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[发明专利]一种智能医学大脑模型建立系统、方法、服务系统及介质-CN202011630745.8在审
发明人：姚娟娟;钟南山;樊代明 -专利权人：上海明品医学数据科技有限公司
申请日： 2020-12-31 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开一种智能医学大脑模型建立系统方法、服务系统及介质，该智能医学大脑模型建立系统包括：神经元模型设置模块，用于设置神经元模型的类型及属性；神经元模型的类型包括疾病类神经元模型和疾病评价因子类神经元模型；神经元模型生成模块，与神经元模型设置模块相连，用于根据神经元模型的类型及属性生成对应的神经元模型；疾病应对标准设置模块，用于设置各疾病应对标准信息；神经元模型关联模块，与神经元模型生成模块和疾病应对标准设置模块分别相连，根据各疾病应对标准信息建立各疾病类神经元模型与各疾病评价因子类神经元模型之间的关联关系。
一种智能医学大脑模型建立系统方法服务介质

[实用新型]一种生理学演示模型-CN202121039961.5有效
发明人：谭颖 -专利权人：谭颖
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-01-21 - 主分类号： G09B23/28 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种生理学演示模型，涉及生理学演示模型技术领域。包括外罩、上神经元模型、下神经元模型、突触间隙和循环装置，所述上神经元模型和所述下神经元模型均设在所述外罩内，所述上神经元模型位于所述下神经元模型的正上方，所述突触间隙位于所述上神经元模型和所述下神经元模型之间，所述循环装置位于所述上神经元模型一侧，本实用新型具有可以辅助教学，使教学更生动，提高学生的学习兴趣，帮助学生快速掌握相关生理学知识，提高学习效率的优点。
一种生理学演示模型

[发明专利]分段线性神经元建模-CN201380059005.5在审
发明人： R·派多瓦尼;Y·C·尹 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2013-11-05 - 公布日： 2015-07-15 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：用于基于一个或多个线性化神经元模型在人工神经系统中进行分段线性神经元建模以及实现一个或多个人工神经元的方法和装置。一种示例方法(用于在神经处理单元系统中实现多个神经元模型的组合)一般包括：将从多个神经元模型中选择的第一神经元模型的参数加载到第一神经处理单元中；至少部分地基于第一神经元模型的参数来确定第一神经处理单元的第一状态；以及至少部分地基于第一神经元模型的参数并且基于第一状态来确定第一神经处理单元的第二状态。该方法还可以包括更新这多个神经元模型(例如，通过添加、删除或调整第一神经元模型或另一个神经元模型的参数)。
分段线性神经元建模

[发明专利]视网膜神经网络装置-CN202011535939.X有效
发明人：王卫东;杨奕松;王子华;樊瑜波;刘洪运;许燕;廖汪丹 -专利权人：中国人民解放军总医院;北京航空航天大学
申请日： 2020-12-23 - 公布日： 2022-10-28 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开一种视网膜神经网络装置，其包括：图像传感器单元层、第一噪声脉冲神经元模型层、第一脉冲神经元模型层；图像传感器单元层包括多个第一神经元，每个第一神经元包括一个图像传感器单元；第一噪声脉冲神经元模型层包括多个第二神经元，每个第二神经元包括一个噪声脉冲神经元模型；第一脉冲神经元模型层包括多个第三神经元，每个第三神经元包括一个脉冲神经元模型；图像传感器单元层为所述视网膜神经网络装置的输入层；每个第一神经元的输出被送至与其对应的第二神经元；每个第二神经元的输出被送至每个第三神经元；第一脉冲神经元模型层为所述视网膜神经网络装置的输出层；全部第三神经元的输出即为整个视网膜神经网络装置的输出。
视网膜神经网络装置

[发明专利]基于神经元模型的电器故障预测方法和装置-CN202211580975.7在审
发明人：李雅楠;王健;徐蕾;徐锐;付迎鑫;郑万静;薛虹 -专利权人：中国电信股份有限公司
申请日： 2022-12-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种基于神经元模型的电器故障预测方法、装置、电子设备及可读存储介质，所述方法包括：构建神经元模型和权重回归模型，确定所述神经元模型的业务权重标识和神经节点标识；获取指定电器的故障诊断样本数据，并根据所述指定电器的所述故障诊断样本数据、所述业务权重标识和所述神经节点标识对所述神经元模型进行训练；采用所述权重回归模型确定训练后的所述神经元模型的拟合值；当所述拟合值满足预设阈值时，将训练后的所述神经元模型确定为训练完成的所述神经元模型，以根据训练完成的所述神经元模型对指定电器进行故障预测。
基于神经元模型电器故障预测方法装置

[发明专利]一种新型神经元振荡器-CN201510507029.3有效
发明人：刘强;商成宇;张金学 -专利权人：淮海工学院
申请日： 2015-08-18 - 公布日： 2018-01-26 - 主分类号： G06N3/10 文献下载
摘要：本发明是一种新型神经元振荡器通过建立了一个神经元模型，然后将两个神经元之间通过抑制性突触相互连接，构成一个振荡器模型；所述的神经元模型，在具有疲劳特性的漏积分器神经元模型基础上，增加输出饱和和自兴奋性特性后，形成了一个神经元模型；其中，所述神经元模型的输出，采用非线性函数表示，且该非线性函数满足当时，输出具有饱和特性，当时，神经元没有输出。本发明振荡器模型与Matsuoka振荡器模型相比，鲁棒性更强，而且保证了由此振荡器构成运动控制神经网络在添加兴奋性连接后的稳定性。
一种新型神经元振荡器

[发明专利]信号处理方法及系统、脉冲神经网络、神经元模型-CN202210735641.6在审
发明人：张伟豪;曲环宇 -专利权人：北京灵汐科技有限公司
申请日： 2022-06-27 - 公布日： 2022-10-04 - 主分类号： G06N3/06 文献下载
摘要：本公开提供了一种信号处理方法及系统、脉冲神经网络、神经元模型，属于计算机技术领域，该方法应用于脉冲神经网络中的神经元模型，脉冲神经网络包括多个神经元模型，方法包括：在接收到的脉冲信号包括重置信号的情况下，将神经元模型的状态设置为指定状态。根据本公开的实施例能够自适应地重置神经元模块的状态，从而提升脉冲神经网络在时间维度的处理能力。
信号处理方法系统脉冲神经网络神经元模型

[发明专利]神经元模型、拓扑结构、信息处理方法和视网膜神经元-CN202011090143.8在审
发明人：赵蓉;杨哲宇;施路平;王韬毅;何伟 -专利权人：北京灵汐科技有限公司
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2021-01-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种神经元模型、神经元拓扑结构、信息处理方法和视网膜神经元拓扑结构。所述神经元模型，包括：至少两个独立的神经网络单元，每个所述神经网络单元用于处理不同数据格式的信号；其中，在所述神经元模型的各所述神经网络单元中，选通一个神经网络单元。本发明实施例的技术方案优化了现有的神经元模型的结构，实现了在对神经元功能的模拟过程中，对多种数据格式信号进行混合处理，满足了人们日益增长的个性化、便捷化的神经元拓扑结构的构造需求。
神经元模型拓扑结构信息处理方法视网膜神经元

[发明专利]一种显示Izhikevich神经元模型的方法-CN201910399204.X有效
发明人：郭磊;王衍昌;满梦华;武焕涛 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2019-05-14 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明一种显示Izhikevich神经元模型的方法，涉及用于系统生物学的建模或仿真的数字计算或数据处理或方法，本发明方法使用四阶龙格库塔法将Izhikevich神经元模型离散化，通过FPGA硬件建模，并在示波器上对Izhikevich神经元模型进行显示和验证，克服了现有技术中的Izhikevich神经元模型部分使用欧拉法离散化，存在使用欧拉法即一阶龙格库塔法显示Izhikevich神经元模型数据误差大且精度低的缺陷
一种显示 izhikevich 神经元模型方法

[发明专利]用于修改神经动态的自动化方法-CN201480054405.1有效
发明人： A·莎拉;R·H·金博尔 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2014-08-21 - 公布日： 2018-03-27 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：一种用于改进神经动态的方法包括获取原型神经元动态。该方法还包括修改神经元模型的参数以使得该神经元模型与原型神经元动态相匹配。该神经元动态包括膜电压和/或尖峰定时。
用于修改神经动态自动化方法

[发明专利]一种忆阻耦合Hindmarsh-Rose神经元电路-CN202110412746.3有效
发明人：丁大为;陈晓宇;江丽;胡永兵;杨宗立 -专利权人：安徽大学
申请日： 2021-04-16 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种忆阻耦合Hindmarsh‑Rose神经元电路，应用于神经元电路设计技术领域，包括分数阶磁通控制的理想忆阻器、分数阶双曲型忆阻器和分数阶阈值忆阻器；分数阶磁通控制的理想忆阻器和分数阶双曲型忆阻器分别引入到二维Hindmarsh‑Rose神经元模型中构建第一三维Hindmarsh‑Rose神经元模型、第二三维Hindmarsh‑Rose神经元模型；将两个三维Hindmarsh‑Rose神经元模型运用分数阶阈值忆阻器进行耦合本发明通过建立两个不同的三维神经元模型，并使用分数阶阈值忆阻器进行耦合，具有丰富的放电行为，有效的反映出了人类大脑神经元的放电行为。
一种耦合 hindmarsh rose 神经元电路

[发明专利]具有复杂放电特性分数阶Chay神经元模型的建立方法-CN202310406128.7有效
发明人：杨宁宁;王怡昕;吴朝俊;贾嵘 -专利权人：西安理工大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明公开了一种具有复杂放电特性的分数阶Chay神经元模型，采用Caputo定义来研究分数阶导数，Chay神经元模型以一组微分方程来描述神经元的放电行为，仅包含三个动力学变量且无外界电流刺激，在整数阶Chay神经元模型的基础上引入分数阶阶次q，得到分数阶Chay神经元模型的表达式。本发明方法建立的分数阶Chay模型，放电特性相比整数阶Chay模型更加复杂，放电特性真实准确。
具有复杂放电特性分数 chay 神经元模型建立方法

[发明专利]基于大数据的深度学习方法-CN201710749922.6在审
发明人：代强 -专利权人：南京中蓝数智信息技术有限公司
申请日： 2017-08-29 - 公布日： 2018-01-09 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于大数据的深度学习方法，包括以下步骤建立深度学习模型，所述深度学习模型包括多层神经元模型；选取预选图像的部分区域图像作为一神经元模型的输入；对该输入进行卷积求和、添加偏移量经过激活函数之后输出的特征映射图作为下一层神经元模型的输入；每一层神经元模型的输出作为下一层神经元模型的输入；提取每一层输入的特征映射图的局部显著特征并存储。
基于数据深度学习方法

[发明专利]用于共用神经元模型的高效实现的方法和装置-CN201580010482.1有效
发明人： A·莎拉;J·A·莱文;J·B·格尔哈尔 -专利权人：高通股份有限公司
申请日： 2015-02-12 - 公布日： 2018-12-18 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本公开的某些方面支持共用神经元模型的高效实现。在一方面，可以为第一神经元模型的实例的参数和状态变量分配第一存储器布局，并且可为具有不同于第一神经元模型的复杂度的第二神经元模型的实例的参数和状态变量分配不同于第一存储器布局的第二存储器布局。
用于共用神经元模型高效实现方法装置

[发明专利]一种时滞耦合神经元模型的硬件电路-CN202210678835.7有效
发明人：李新颖;杨宗凯;韩冬;李方;李锦屏;孙绍泽 -专利权人：兰州交通大学
申请日： 2022-06-15 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06N3/063 文献下载
摘要：本发明涉及一种时滞耦合神经元模型的硬件电路，属于神经元电路领域。电路包括：第一神经元模型电路和第二神经元模型电路；第一神经元模型电路包括第一神经元主电路、第一时滞耦合电路、第一钙离子通道打开概率的稳态值计算电路、第一钾离子通道打开概率的稳态值计算电路以及第一激活时间常数电路；第二神经元模型电路包括第二神经元主电路、第二时滞耦合电路、第二钙离子通道打开概率的稳态值计算电路、第二钾离子通道打开概率的稳态值计算电路以及第二激活时间常数电路；第一时滞耦合电路的第二输入端与第二神经元主电路的输出端连接；第二时滞耦合电路的第二输入端与第一神经元主电路的输出端连接。本发明扩大了对生物神经网络特性研究的范围。
一种耦合神经元模型硬件电路

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