MATLAB代码影响神经元行动电位传播速度受AIS可塑性影响

Matlab代码 此代码有助于分析Medlock等人（2018年）研究中SFO神经元的爆发和强直放电行为。

隐层神经元数的选择影响神经网络的训练能力。如果太少，网络可能无法学习；如果太多，会导致训练时间过长，泛化能力下降和容错性差。不同隐层神经元数的示例结果表明，神经元数的差异会影响训练误差曲线。

RASTERPLOT.M 用于绘制神经元放电序列的光栅图。 RASTERPLOT(T,N,L) 绘制 N 次试验的放电时间光栅图，其中 T 为样本中的放电时间，每次试验长度为 L 个样本，采样率为 1kHz。放电时间根据试验长度进行排列。 RASTERPLOT(T,N,L,H) 在轴句柄 H 中绘制光栅图。 RASTERPLOT(T,N,L,H,FS) 在轴句柄 H 中绘制光栅图，并使用 FS (Hz) 的采样率。 示例： t=[10 250 9000 1300,1600,2405,2900];rasterplot(t,3,1000)

社交网络影响力传播研究汇集了随机模型、数据挖掘、算法优化和博弈论等技术，主要涵盖影响力传播模型、学习和优化。通过总结计算机科学领域近年的成果，展现了该研究的综合应用。当前面临的挑战和未来研究方向也需要进一步探讨。

CSDN佛怒唐莲上传的视频均包含完整可运行的代码，特别适合初学者。主函数为main.m，调用其他m文件。运行环境为Matlab 2019b，如有错误提示，可根据提示修改或私信博主寻求帮助。操作步骤简单明了：将所有文件放入Matlab当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行即可获得结果。如需更多仿真服务或合作，可私信博主或扫描博客文章底部的QQ名片。

Matlab 代码： 交感神经节前神经元（Briantetal.2014）

GPLATNET是一种用于发现网络中节点之间连接的方法，利用每个节点的连续观测值，通过GP和LATNET组成。该方法在教育领域具有重要意义，可以发现节点之间的关键联系。

该存储库包含实现MultiRank算法的所有MATLAB文件，用于在大型Multiplex网络中对节点和层进行排名。具体包括：MultiRank_Nodes_Layers.m，实现了MultiRank算法，针对每个参数值gamma，s，a生成节点和层的排名；MultiRank.m，计算不同伽玛值的Multirank，适用于给定的s和a值；MultiRank_plots.m，生成节点和层的顶级图。数据集文件包括EUAirTransportation_layers.txt、EUAirTransportation_nodes.txt和EUAirTransportation_multiplex.edg

探讨了使用Matlab 2016b、Chebfun 5.6.0、Sage 6.9和Julia 0.4.7-pre进行测试的异步BEM方法，以及其在开发高频散射渐近性方面的应用。研究涉及到D. Huybrechs和P. Opsomer在2017年提出的关于多个散射问题的周期性轨道本征模和UKBIM会议程序第99-108页中两个圆形散射体耦合模式的内容。我们在Sagemath工作表LimitCycleTwoCircles.sws中计算了光线跟踪中的密度平衡阶段的泰勒近似值，并验证了符号结果及其静止点和相位的几何解释。