CBEM脉冲神经元模型在神经编码的统计和生物物理模型之间建立了一个新的联系。为了缩小CBEM与生物物理模型之间的差距,提出了耦合CBEM的脉冲神经元模型。通过使用耦合滤波器对CBEM与脉冲神经元模型间进行耦合,针对不同脉冲序列间的相关关系,获得更多的信息并进行序列拟合。通过对模型可视化,计算单脉冲信息与AIC值。结果表明:提出的耦合CBEM在保留生物物理可解释性的基础上,获得了更加接近真实的脉冲序列仿真结果,可传输更多的脉冲序列信息,且模型的复杂度较低。
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