人工神经元模型

人工神经元模型的数学表达讲得还挺系统，尤其是里面关于预测方法的部分，适合做数学建模的你参考参考。嗯，里面主要讲的是神经网络怎么用在实际预测上，像电力负荷、股票走势、订单需求这种都能用上。 文章本身不是长，但概念抓得挺准，比如BP 神经网络的原理、结构，还有隐层神经元数量怎么选这种细节，讲得比较清楚。不想自己从头建模型的，可以看看文末推荐的一堆资源。 比如你要做电力预测，推荐你直接去看这个基于 Elm 神经网络的电力负荷预测模型 MATLAB 源码；或者想玩点深一点的，可以去啃国防科大的神经网络课程资料，里面对阈值调整讲得蛮透。 另外，如果你用的是 MATLAB，那资源真的不少，股票预测的 BP

在Matlab中，实现了欧拉方法的代码，用于模拟人工神经元模型，特别是Izhikevich在2003年、2004年和2007年提出的模型。该代码帮助研究人员深入理解神经元活动的数学模拟过程。

本项目包含实时脚本和两个应用程序，模拟了知名的尖峰神经元模型，已被学术界广泛认可。实时脚本展示了神经科学的示例，演示了实时控件和任务的功能，以及将代码转换为本地函数等特性。其中包括神经元对外部电流脉冲的响应，用户可以调整多组参数，包括膜参数和电流脉冲的幅度和宽度。该模型的微分方程可通过正向Euler方法和MATLAB内置ode求解器求解，前者简单易懂但准确性较低，后者需要Symbolic Math Toolbox支持。用户可通过实时控制进行选择。

BAM 模型的神经元特性，作为一种双向联想存储器神经网络模型，其神经元的特点是非线性单元。每个神经元就像一个非线性函数，通常采用 S 型函数来表示。你可以把它想成一种“记忆”的方式，能把输入的信息存储并快速联想出相关内容。对于需要双向数据的场景，BAM 模型挺合适的，像是在某些模式识别和关联中有用。 如果你有兴趣进一步了解 BAM 模型的特性，会对相关资料比较感兴趣，比如BP 神经网络非线性系统建模。或者，你也可以通过MATLAB实现神经网络的相关功能，了解更多神经网络的应用。 如果你正在研究神经网络的存储能力，国防科大人工神经网络课件 BAM 模型的存储能力也是一个不错的选择。

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 代码： 交感神经节前神经元（Briantetal.2014）

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)

如果将层p中处理单元的阈值视为层p-1中处理单元到其一个额外常数输入连接的权重，那么可以类似地修改该单元的阈值。

《公共仓库元模型开发指南》由彭蓉翻译，专注于CWM（Common Warehouse Metamodel，公共仓库元模型）的IT重要概念。CWM是数据仓库和商务智能领域的关键标准，促进数据仓库系统的互操作性和兼容性，帮助企业高效管理和利用数据。该指南详细介绍了CWM的基本概念，包括元数据管理、数据仓库设计原则、CWM规范和实例应用，为数据仓库设计师和BI开发者提供重要参考。彭蓉的中文翻译使得国内IT专业人士能更好地理解和应用CWM，提升数据管理和分析能力。

MATLAB源码提供了25种常见的人工智能神经网络模型，适合学术研究和应用开发。每种模型均经过优化，确保高效运行和准确性。