模拟神经原英文解释翻译、模拟神经原的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【电】 neuristor

分词翻译：

模拟的英语翻译：

imitate; simulate; simulation
【计】 A; analog; analogy; breadboarding; imitator; modeling; simulation
【化】 simulation
【医】 mimesis; mimicry; mimosis
【经】 simulation

神经原的英语翻译：

【电】 neuron

专业解析

在汉英词典框架下，"模拟神经原"对应的英文术语为"Artificial Neuron"，指通过数学建模和电子电路模拟生物神经元信息处理机制的计算机科学概念。该术语由McCulloch和Pitts于1943年首次提出，现已成为人工神经网络的基础单元（来源：Stanford University, Introduction to Neural Networks）。

从结构组成看，模拟神经原包含三个核心组件：

输入权重（Input Weights）：对应生物神经元的树突功能，通过$$sum_{i=1}^n w_i x_i$$公式实现信号加权计算
激活函数（Activation Function）：模拟细胞体阈值机制，常用Sigmoid或ReLU函数
输出传导（Output Transmission）：类似轴突的信号传递过程（来源：MIT Press, Deep Learning Fundamentals）

在应用层面，该技术已广泛应用于：

机器学习中的模式识别（来源：Nature Machine Intelligence）
神经形态芯片的物理实现（来源：IEEE Transactions on Neural Networks）
脑机接口的信号解码（来源：Frontiers in Neuroengineering）

与生物神经元相比，模拟神经原具有可编程性强、运算速度快的优势，但在能耗效率和并行处理能力方面仍存在提升空间（来源：Cell Reports Physical Science）。当前研究前沿聚焦于忆阻器实现类脑计算，相关进展可参考《Advanced Neuromorphic Materials》期刊最新论文。

网络扩展解释

“模拟神经原”（或“模拟神经元”）是指通过模拟电子技术实现的神经元器件，属于人工神经网络硬件实现的重要形式。以下是综合多个来源的详细解释：

一、定义与基本概念

模拟神经元是人工神经网络在硬件层面的实现方式之一，通过模拟电路模仿生物神经元的功能特性。其核心目标是将神经网络的并行处理能力通过电子元件实现，相较于软件实现具有功耗低、速度快、集成度高等优势。

二、结构与组成

一个完整的模拟神经元通常包含四大电路模块（参考）：

胞体：用模拟运算放大器实现，负责信号整合与非线性处理。
树突：通过导线连接，接收多路输入信号。
轴突：传输处理后的输出信号。
突触：用电阻器等元件实现，代表神经元之间的连接权值，可调节阻值以改变信号强度。

三、核心功能特征

多输入单输出：支持多个输入信号整合后输出单一结果。
加权求和：通过突触电路对不同输入信号赋予权重并求和。
非线性处理：利用阈值函数电路（如Sigmoid函数）对信号进行非线性转换。
可调节性：突触权值可通过电路参数调整，支持学习功能。

四、实现技术与应用

技术优势：模拟电路形式简单，适合大规模集成芯片设计，尤其在需要实时处理的场景（如机器人控制、传感器网络）中表现突出。
挑战：需平衡电路精度、功耗和抗干扰能力，权值存储单元的稳定性是关键难点。

五、与生物神经元的对比

特性	生物神经元	模拟神经元
信号传递方式	化学突触传递	电信号传输
可调节性	通过突触可塑性调节	通过电路参数调节权值
处理速度	毫秒级	纳秒级（依赖电路设计）
能耗	较低（生物能）	极低（微瓦级）

补充说明

术语差异：“模拟神经原”可能是“模拟神经元”的拼写变体，其英文对应为“Analog neurons”或“Neuristor”（参考）。
发展前景：当前研究集中在自学习电路设计和新型材料（如忆阻器）的应用，以提升自适应能力。

如需进一步了解生物学神经元的基础原理，可参考神经功能分析。