Fitz-Hugh-Nagumo模型代码集生成神经元网络的Matlab实现

单神经元PID控制算法是一种结合传统PID控制器与神经网络的方法，在自动化控制领域广泛应用。本项目提供了位置式和增量式两种实现方式。位置式PID控制算法直接计算控制器输出作为系统输入，MATLAB中的sn_pid_position.m文件可能包含相应函数。增量式PID控制算法则更新控制量的增量，避免系统振荡，MATLAB中可能使用sn_pid_increment.m文件实现。单神经元网络通过Sigmoid或Tanh激活函数学习和自适应地调整PID参数，优化控制性能。MATLAB提供神经网络工具箱用于构建、训练网络，并使用SIMULINK环境进行系统仿真。项目提供智能和自适应的控制策略，满足不同

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)

探索神经网络基础 —— McCulloch-Pitts模型的MATLAB代码实现，深入了解'与'、'或'、'非'等逻辑运算在神经元层面的运作机制。

介绍了如何在Matlab中生成ER网络。通过代码示例，帮助读者理解ER网络的生成过程和基本原理。代码简洁明了，便于用户快速上手。 % ER网络生成示例 n = 100; % 节点数 p = 0.05; % 边连接概率 G = erdosRenyi(n, p); % 生成ER网络 function G = erdosRenyi(n, p) G = zeros(n, n); % 初始化邻接矩阵 for i = 1:n-1 for j = i+1:n if rand() < p xss=removed xss=removed>

Matlab 代码： 交感神经节前神经元（Briantetal.2014）

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。

神经元动力学建模之旅 这本教材专为高等本科生和研究生设计，引导他们进入数学和计算神经科学的迷人世界。无需高深的生物学背景，只需微积分和高中物理知识，你就能开启这段探索之旅。 旅程亮点: 单个神经元及其动力学模型: 深入理解神经元的内部工作机制，并学习如何用数学模型描述其行为。 神经元网络: 探索神经元之间通过突触和间隙连接的相互作用，以及由此产生的复杂网络动力学。 群体节律: 解开神经元群体中节律活动的起源和功能，揭示大脑协调运作的奥秘。 突触可塑性: 탐구突触连接强度如何随时间改变，以及这对学习和记忆的影响。 实用工具: 教材配套提供丰富的Matlab程序和Python代码，帮助你将理论

MATLAB生成TI代码神经细分使用神经网络细分三角形网格。这是使用PyTorch 1.3.1和MATLAB在Python 3.7中的原型实现。Python代码需要标准依赖项（例如numpy），而MATLAB代码依赖于。如果需要快速演示，请使用预训练模型并在新形状上进行测试。要测试预训练模型，请运行python test.py /path/to/model/folder/ /path/to/test.obj。例如，您可以运行python test.py ./jobs/net_cartoon_elephant/ ./data_meshes/objs/bunny.obj。如果您想重新训练模型，请先