SLONN:一个神经元网络的模拟语言及其实现

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在详细地研究了生物神经元网络的一般性质之后,本文提出和实现了一个通用的神经元网络的描述语言SLONN.通过设置参数、引入分又来描述神经元的连接方式,并且利用重复连接、模块类型和模块数组等说明,用以描述大网络,从而使SLONN语言对大、小各类神经元网络都能方便有效地给出描述,并且能对网络进行模拟实验.SLONN语言为在计算机上进行神经元网络模拟以及人工智能的研究提供了有力的工具. After a detailed study of the general properties of bio-neuron networks, this paper proposes and implements a generic SLONN, which is a description language of neuron networks. By setting parameters, introducing sub-components to describe the connection of neurons, and using repeated connections, Module type and module array description, used to describe large networks, so that SLONN language for large and small various types of neuronal networks can be easily and effectively described, and can simulate the network.SSLONN language on the computer Neuron network simulation and artificial intelligence research provides a powerful tool.
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