《表1 整个特征学习层模型参数》

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《基于脑启发视觉神经元网络输电线路部件识别的研究》

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式中：nspi（i）为神经元i的放电脉冲数量；n为该层神经元总数。放电率最大的神经元所代表的标签作为整个模型决策输出的依据。训练过程中的监督层对决策输出层的放电活动将会激活输出层与特征学习层间的STDP学习规则，进而影响并更新特征学习层与决策输出层之间的突触权重值。本文使用的模型参数在文献[19]的基础上获得，从达到最佳性能，在生物可信的范围内进行了相应的调整。整个特征学习层中的模型参数如表1所示，模型中几乎所有参数均处在生物可信的范围内。