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脉冲神经网络最新文献合集-XX

news 2025/10/23 10:22:50
序号英文标题作者及机构中文翻译出处链接
1Spiking neural networks for EEG signal analysis: From theory to practice作者：Siqi Cai1,2;Zheyuan Lin3;Xiaoli Liu4;Wenjie Wei4;Shuai Wang4;Malu Zhang4;Tanja Schultz5;Haizhou Li2,3,6
机构：1 本研究得到德国研究基金会（DFG）在德国卓越战略（大学补贴，EXC 2077，不来梅大学，德国）下的支持。Haizhou Li的工作得到中国国家自然科学基金（批准号62271432）和深圳科技创新研究基金（基础研究重点项目批准号JCYJ20220818103001002）的支持；2 新加坡国立大学电气与计算机工程系，新加坡；3 香港中文大学（深圳）数据科学学院，广东深圳，中国；4 电子科技大学计算机科学与工程学院，成都，中国；5 不来梅大学认知系统实验室，不来梅，德国；6 不来梅大学机器学习实验室（MLL），德国		用于脑电信号分析的脉冲神经网络：从理论到实践Neural Networks 2025 Vol.194 P108127链接
2Relevance-based adaptive differential private spiking neural networks作者：Junxiu Liu1,2;Xiwen Luo1,2;Qiang Fu1,2;Yuling Luo1,2;Sheng Qin1,2;Xue Ouyang1,2
机构：1 广西师范大学电子信息工程学院，广西脑启发计算与智能芯片重点实验室，桂林，中国；2 广西壮族自治区教育厅非线性电路与光通信重点实验室（广西师范大学），桂林，中国		基于相关性的自适应差分隐私脉冲神经网络Expert Systems with Applications 2026 Vol.298 Part D P129934链接
3Discrete memristor synapse-driven spiking neural networks: dynamics of firing and synaptic plasticity作者：Shaobo He1;Yuexi Peng2;Huihai Wang3;Chunlai Li4 & …Minglin Ma1
机构：1 湘潭大学自动化与电子信息学院，湘潭，411105，湖南，中国；2 湘潭大学计算机学院，湘潭，411105，湖南，中国；3 中南大学电子信息学院，长沙，410083，湖南，中国；4 湖南理工学院信息光子学与自由空间光通信湖南省重点实验室，岳阳，414006，湖南，中国		离散忆阻器突触驱动的脉冲神经网络：放电动力学与突触可塑性Nonlinear Dynamics 2025 Vol.113 No.20 P28119-28135链接
4Exponential synchronization and Ulam-Hyers-Rassias stability for n spiking neural networks with time delays via different controller matrix over a time scale作者：Jie Li1;Muhammad Abbas2;Akbar Zada2;Afef Kallekh3
机构：1 宿州学院数学与统计学院，宿州，安徽，234000，中国；2 白沙瓦大学数学系，白沙瓦，巴基斯坦；3 哈立德国王大学理学院数学系，阿卜哈61413，沙特阿拉伯		时标下基于不同控制器矩阵的n个时滞脉冲神经网络的指数同步与Ulam-Hyers-Rassias稳定性Ain Shams Engineering Journal 2025 Vol.16 No.12 P103783链接
5Mapping Large-Scale Spiking Neural Network on Arbitrary Meshed Neuromorphic Hardware作者：Ouwen Jin1;Qinghui Xing1;Zhuo Chen1;Ming Zhang1;De Ma1;Ying Li1;Xin Du1;Shuibing He1;Shuiguang Deng1;Gang Pan1
机构：1 浙江大学，杭州，中国		大规模脉冲神经网络在任意网格神经形态硬件上的映射IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems 2025 Vol.36 No.11 P2325-2340链接
6Spike-and-Slab Shrinkage Priors for Structurally Sparse Bayesian Neural Networks作者：Jantre, Sanket1;Bhattacharya, Shrijita2;Maiti, Tapabrata2
机构：1 密歇根州立大学，东兰辛，密歇根州，美国；2 密歇根州立大学统计与概率系，东兰辛，密歇根州，美国		结构稀疏贝叶斯神经网络的尖峰-板条收缩先验IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 2025 Vol.36 No.7 P11176-11188链接
7SNN-IoT: Efficient Partitioning and Enabling of Deep Spiking Neural Networks in IoT Services作者：Xin Du1,2;WenTao Tong3;Linshan Jiang4;Di Yu3;Zhiliang Wu3;Qiang Duan5;Shuiguang Deng3
机构：1 浙江大学软件学院，浙江，中国；2 浙江大学脑机智能全国重点实验室，浙江，中国；3 浙江大学计算机科学与技术学院，浙江，中国；4 新加坡国立大学数据科学研究所，新加坡；5 宾夕法尼亚州立大学信息科学与技术学院，大学公园，宾夕法尼亚州，美国		SNN-IoT：物联网服务中深度脉冲神经网络的高效划分与实现IEEE Transactions on Services Computing 2025 Vol.18 No.5 P3191-3205链接
8STOP: spatiotemporal orthogonal propagation for weight-threshold-leakage synergistic training of deep spiking neural networks作者：Haoran Gao;Xichuan Zhou;Yingcheng Lin;Min Tian;Liyuan Liu;Cong Shi*
机构：未单独标注（与作者对应机构隐含于作者信息中）		STOP：用于深度脉冲神经网络权重-阈值-泄漏协同训练的时空正交传播Neuromorphic Computing and Engineering 2025 Vol.5 No.4 P044001链接
9Efficient connectivity and intrinsic noise separation in recurrent spiking neural networks trained with e-prop作者：Davide Noè*;Hideaki Yamamoto*;Yuichi Katori;Shigeo Sato
机构：未单独标注（与作者对应机构隐含于作者信息中）		基于e-prop训练的递归脉冲神经网络中的高效连接与内在噪声分离Neuromorphic Computing and Engineering 2025 Vol.5 No.4 P044002链接
10Unsupervised sparse coding-based spiking neural network for real-time spike sorting作者：Alexis Mélot*;Sean U N Wood*;Yannick Coffinier;Pierre Yger;Fabien Alibart
机构：未单独标注（与作者对应机构隐含于作者信息中）		用于实时 spike 分类的基于无监督稀疏编码的脉冲神经网络Neuromorphic Computing and Engineering 2025 Vol.5 No.3 P034015链接
11Spiking Neural Networks: A Comprehensive Survey of Training Methodologies, Hardware Implementations and Applications作者：Ameer Hamza Khan1;Xinwei Cao2;Chunbo Luo3;Shiqing Zhang4;Wenping Guo4;Vasilios N. Katsikis5;Shuai Li6
机构：1 香港理工大学土地测量与地理信息学系，香港，中国；2 江南大学商学院，无锡江苏，中国；3 埃克塞特大学计算机系，英国；4 台州学院人工智能学院，台州浙江，中国；5 雅典国立与卡波季斯特里亚大学经济系数学与信息学分部，雅典，希腊；6 奥卢大学信息技术与电气工程学院，芬兰		脉冲神经网络：训练方法、硬件实现与应用综述Artificial Intelligence Science and Engineering 2025 Vol.1 No.3 P175-207链接
12Temporal single spike coding for effective transfer learning in spiking neural networks作者：Hamideh Moqadasi# 1 2;Saeed Safari# 3;Fernando Mateo# 4
机构：1 德黑兰大学电气与计算机工程学院，德黑兰，伊朗（邮箱：h.moqadasi@ut.ac.ir）；2 瓦伦西亚大学电子工程系，瓦伦西亚，西班牙（邮箱：h.moqadasi@ut.ac.ir）；3 德黑兰大学电气与计算机工程学院，德黑兰，伊朗；4 瓦伦西亚大学电子工程系，瓦伦西亚，西班牙		用于脉冲神经网络有效迁移学习的时间单脉冲编码Scientific reports 2025 Vol.15 No.1 P34094链接
13Efficient and robust temporal processing with neural oscillations modulated spiking neural networks作者：Yinsong Yan# 1;Qu Yang# 2;Yujie Wu 3;Hanwen Liu 4;Malu Zhang 4;Haizhou Li 2 5;Kay Chen Tan 1 6;Jibin Wu 7 8 9
机构：1 香港理工大学数据科学与人工智能系，中国香港特别行政区；2 新加坡国立大学电气与计算机工程系，新加坡；3 香港理工大学计算机系，中国香港特别行政区；4 电子科技大学计算机科学与工程学院，成都，中国；5 香港中文大学（深圳）数据科学学院，中国；6 香港理工大学数据科学与人工智能研究中心，中国香港特别行政区；7 香港理工大学数据科学与人工智能系，中国香港特别行政区（邮箱：jibin.wu@polyu.edu.hk）；8 香港理工大学计算机系，中国香港特别行政区（邮箱：jibin.wu@polyu.edu.hk）；9 香港理工大学数据科学与人工智能研究中心，中国香港特别行政区（邮箱：jibin.wu@polyu.edu.hk）		神经振荡调制脉冲神经网络的高效鲁棒时间处理Nature communications 2025 Vol.16 No.1 P8651链接
14A mean-field approach to criticality in spiking neural networks for reservoir computing作者：Ruggero Freddi 1;Francesco Cicala 2;Laura Marzetti 3;Alessio Basti 4
机构：1 Manava.plus研发部，米兰，意大利；2 谷歌，苏黎世，瑞士；3 基耶蒂-佩斯卡拉大学工程与地质系，佩斯卡拉，意大利；4 基耶蒂-佩斯卡拉大学工程与地质系，佩斯卡拉，意大利（邮箱：alessio.basti@unich.it）		水库计算中脉冲神经网络临界性的平均场方法Scientific reports 2025 Vol.15 No.1 P34709链接
15Attacking the spike: On the security of spiking neural networks to adversarial examples作者：Nuo Xu1,2;Kaleel Mahmood3,2;Haowen Fang4,2;Ethan Rathbun5;Caiwen Ding6;Wujie Wen7
机构：1 理海大学，伯利恒，宾夕法尼亚州，美国；2 这些作者对本工作贡献相同；3 罗德岛大学，金斯顿，罗得岛州，美国；4 新思科技公司，山景城，加利福尼亚州，美国；5 东北大学，波士顿，马萨诸塞州，美国；6 明尼苏达大学双城分校，明尼阿波利斯，明尼苏达州，美国；7 北卡罗来纳州立大学，罗利，北卡罗来纳州，美国		攻击尖峰：脉冲神经网络对对抗样本的安全性研究Neurocomputing 2025 Vol.656 P131506链接
16CMOS Implementation of Field Programmable Spiking Neural Network for Hardware Reservoir Computing作者：Ckristian Duran;Nanako Kimura;Zolboo Byambadorj;Tetsuya Iizuka
机构：未单独标注（与作者对应机构隐含于作者信息中）		用于硬件水库计算的现场可编程脉冲神经网络的CMOS实现2025链接
17Full Integer Arithmetic Online Training for Spiking Neural Networks作者：Ismael Gomez;Guangzhi Tang
机构：未单独标注（与作者对应机构隐含于作者信息中）		脉冲神经网络的全整数算术在线训练2025链接
18Global Mean-Amplitude Enhanced Spiking Neural Network Coherent Ising Machine作者：Yan Chen Jiang;Lu Ma;Chuan Wang;Tie Jun Wang
机构：未单独标注（与作者对应机构隐含于作者信息中）		全局平均振幅增强型脉冲神经网络相干伊辛机2025链接
19Incorporating the Refractory Period into Spiking Neural Networks through Spike-Triggered Threshold Dynamics作者：Yang Li;Xinyi Zeng;Zhe Xue;Pinxian Zeng;Zikai Zhang;Yan Wang
机构：未单独标注（与作者对应机构隐含于作者信息中）		通过尖峰触发阈值动态将不应期融入脉冲神经网络2025链接
20Predictive Spike Timing Enables Distributed Shortest Path Computation in Spiking Neural Networks作者：Simen Storesund;Kristian Valset Aars;Robin Dietrich;Nicolai Waniek
机构：未单独标注（与作者对应机构隐含于作者信息中）		预测尖峰时间实现脉冲神经网络中的分布式最短路径计算2025链接
21A Novel Ferroelectric Tunnel FET based Synapse with Complementary Hebbian Plasticity Enhancing Learning of Spiking Neural Networks作者：Jin Luo1;Keqin Liu1;Boyi Fu1;Zheru Yu1;Qianqian Huang1;Ru Huang1
机构：1 北京大学集成电路学院，北京集成电路先进创新中心，北京，中国		一种新型互补赫布可塑性铁电隧道场效应晶体管突触及其对脉冲神经网络学习的增强IEEE Electron Device Letters 2025 P1链接
22Low-Power Resource-Efficient FPGA Implementation of Modified FitzHugh-Nagumo Neuron for Spiking Neural Networks作者：Reza Badiei1;Somayeh Timarchi2;Alireza Zakaleh1
机构：1 沙希德贝赫什提大学电气工程学院，德黑兰，伊朗；2 伦敦玛丽女王大学电子工程与计算机科学学院，伦敦，英国		用于脉冲神经网络的改进型FitzHugh-Nagumo神经元的低功耗资源高效FPGA实现IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Express Briefs 2025 P1链接
23The parallel visual perception network based on nonlinear spiking neural P systems for camouflaged object detection作者：Nan Zhou1;Hong Peng1;Zhicai Liu1
机构：1 西华大学计算机与软件工程学院，成都，610039，中国		基于非线性脉冲神经P系统的并行视觉感知网络用于伪装目标检测Knowledge-Based Systems 2025 Vol.330 Part A P114532链接
24Spiking Neural Networks for Continuous Control via End-to-End Model-Based Learning作者：Justus Huebotter;Pablo Lanillos;Marcel van Gerven;Serge Thill
机构：未单独标注（与作者对应机构隐含于作者信息中）		基于端到端模型学习的脉冲神经网络连续控制2025链接
25Impact of Neuron Models on Spiking Neural Networks performance. A Complexity Based Classification Approach作者：Zofia Rudnicka;Janusz Szczepanski;Agnieszka Pregowska
机构：未单独标注（与作者对应机构隐含于作者信息中）		神经元模型对脉冲神经网络性能的影响：一种基于复杂度的分类方法2025链接
26Traces Propagation: Memory-Efficient and Scalable Forward-Only Learning in Spiking Neural Networks作者：Lorenzo Pes;Bojian Yin;Sander Stuijk;Federico Corradi
机构：未单独标注（与作者对应机构隐含于作者信息中）		轨迹传播：脉冲神经网络中内存高效且可扩展的仅前向学习2025链接
27SuperSNN: A Hardware-Aware Framework for Physically Realizable, High-Performance Superconducting Spiking Neural Network Chips作者：Changxu Song;Arda Caliskan;Beyza Zeynep Ucpinar;Yasemin Kopur;Mustafa Altay Karamuftuoglu;Sasan Razmkhah;Shahin Nazarian;Massoud Pedram
机构：未单独标注（与作者对应机构隐含于作者信息中）		SuperSNN：一种面向物理可实现、高性能超导脉冲神经网络芯片的硬件感知框架2025链接
28Carbon trading price prediction with spikes: A novel hybrid model framework using heuristic multi-head attention convolutional bidirectional recurrent neural network作者：Rongquan Zhang1,2;Siqi Bu2;Gangqiang Li3;Min Zhou4
机构：1 南昌交通学院交通运输学院，南昌，330044，中国；2 香港理工大学电气与电子工程系，999077，香港；3 黄淮学院计算机与人工智能学院，驻马店，463000，中国；4 深圳技术大学中德智能制造学院，深圳，518118，中国		含尖峰的碳交易价格预测：一种基于启发式多头注意力卷积双向循环神经网络的混合模型框架Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025 Vol.162 Part B P112438链接
29Post-stroke Fine Hand Motion Intention Recognition Based on sEMG Decomposition and Residual Spiking Neural Networks作者：Jinting Ma1;Lifen Wang1;Yiyun Tan1;Jintao Chen1;Naiwen Zhang1;Lihai Tan2,3;Guanglin Li4;Minghong Sui5;Naifu Jiang4;Guo Dan1
机构：1 深圳大学医学院生物医学工程学院，深圳大学，深圳，广东，中国；2 粤港澳中枢神经再生研究院，暨南大学（深圳），深圳，中国；3 深圳神经科学研究院语言与脑中心，深圳，中国；4 中国科学院深圳先进技术研究院，粤港澳人机智能协同系统联合实验室，深圳，中国；5 深圳市南山区人民医院康复医学科，深圳，广东，中国		基于表面肌电分解与残差脉冲神经网络的卒中后精细手部运动意图识别IEEE Transactions on Neural Systems and Rehabilitation Engineering 2025 P1链接
30Spiking Depth: Depth Estimation from Sparse Events with Spiking Neural Networks作者：Dongze Liu1;Yimeng Fan1;Wenrui Lu1;Changsong Liu1;Wei Zhang1
机构：1 天津大学微电子学院，天津市南开区卫津路92号，300072，中国		Spiking Depth：基于稀疏事件与脉冲神经网络的深度估计Expert Systems with Applications 2025 P129977链接
http://www.dtcms.com/a/516451.html

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