一种仿生神经网络构建方法和系统

本申请涉及神经网络仿生领域，具体涉及一种仿生神经网络构建方法和系统，通过获取各神经元细胞的波动阈值，根据波动阈值对各神经元细胞扩展输入维度；对各神经元细胞建立对应的前向网络，在建立各前向网络过程中，根据各有向边的时间延迟值对各神经元细胞进行网络延迟的维度扩展；根据维度扩展的结果，对输入样本进行样本重组；并固定波动阈值输入维度的权重对待训练仿生神经网络进行训练。与现有技术相比，本申请通过对各神经元细胞通过波动阈值扩展输入维度，并对包含波动阈值的各神经元细胞进行网络延迟的扩维，使训练好的仿生神经网络能够更好地利用波动阈值和各神经元细胞网络延迟扩维后的网络实现对生物神经网络的量化和仿真。