В работе, носящей практический характер, была разработана программная реализация модели нейрона Ижикевича, механизмов синаптиче­ской пластичности и инструментов их связи. В процессе изучения поведения программной реализации были также разработаны примеры, демонстрирующие различные эффекты поведения импульсной нейронной сети, проверено соответ­ствие поведения модели, и показана эффективность самообучения системы. Дальнейшее развитие программы может происходить в таких направлени­ях, как: ● Добавление многопоточной симуляции для улучшения производительно­сти. ● Адаптация к аппаратным платформам, используемым в робототехнике для решения перспективных задач управления движением. ● Выделение модулей, непосредственно реализующих математические моде­ ли в библиотеку для использования в информационных системах.

• Введение
• Глава 1. Постановка задачи
  • 1.1. Основные понятия искусственных нейронных сетей
  • 1.2. Основные понятия импульсных нейронных сетей
  • 1.3. Модель нейрона Ижикевича
  • 1.4. Синаптическая пластичность
  • 1.5. Постановка задачи
• Глава 2. Решение задачи
  • 2.1. Особенности построения программной модели импульсной нейронной сети
  • 2.2. Реализация программной модели
  • 2.3. Реализация метода для изучения поведения случайно соединённой сети
  • 2.4. Реализация алгоритма STDP
  • 2.5. Использование синаптической пластичности для анализа поведения нейронной сети
• Глава 3. Анализ результатов
  • 3.1. Анализ результата симуляции модели нейрона
  • 3.2. Анализ результата моделирования случайно соединённой сети
  • 3.3. Анализ поведения реализованного алгоритма STDP
  • 3.4. Анализ полихронных групп, возникающих при обучении случайной сети
• Заключение
• Список литературы
• Приложение А. Схемы программы
• Приложение Б. Листинги кода
  • Б.1. Алгоритм сети с самообучающимися по алгоритму STDP синапсами