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摘要：从大脑中汲取灵感，已经提出了尖峰神经网络（SNN）来理解和减少机器学习和神经形态计算之间的差距。超级学习是传统ANN中最常用的学习算法。然而，由于尖峰神经元的不连续和非差异性质，直接使用基于反向传播的监督学习方法培训SNN具有挑战性。为了克服这些问题，本文提出了一种新颖的基于元疗法的监督学习方法，以适应时间误差函数。我们研究了七种称为Harmony Search（HS），杜鹃搜索（CS），差异进化（DE），粒子群优化（PSO），遗传算法（GA），人工BEE COLONY（ABC）和语法进化方法的遗传算法（GA），遗传算法（GA），遗传算法优化（GA），遗传算法优化（GA），遗传算法优化（GA），用于携带网络培训的搜索方法。使用相对目标频率时间而不是固定和预定的时间，使误差函数的计算更加简单。使用UCI机器学习存储库中收集的五个基准数据库评估了我们所提出的方法的表现。实验结果表明，与其他实验算法相比，该提议的算法在解决四个分类基准数据集方面具有竞争优势，其准确率为0.9858、0.9768、0.77752，而IRIS，癌症，糖尿病，糖尿病和0.6871的精度为0.9858、0.9768、0.77752和0.6871。在七种元启发式算法中，CS报告了最佳性能。
使用元神经算法的培训尖峰神经网络
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