会议论文《基于Spiking神经网络的脑运动分类研究》发表于中国自动化学会中南六省(区)第26届学术年会。该研究探讨了如何利用Spiking神经网络对脑运动信号进行分类，旨在提高脑机接口系统的识别准确率与实时性。通过模拟生物神经元的脉冲发放特性，该方法在处理时间序列数据方面表现出优越性能，为后续脑机接口应用提供了新的思路。
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