可运行LIF-STDP-SOM脉冲神经网络识别MINIST数据集

好的，我理解你的需求。以下是一个简单的示例代码，展示如何使用LIF-STDP-SOM脉冲神经网络来识别MNIST数据集。请注意，这只是一个基本的示例，你可能需要进行更多的调试和优化来获得更好的结果。

import numpy as np
from sklearn.datasets import fetch_openml
from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer
from lif import LIFNeuron
from stdp import STDP
from som import SOM

# 加载MNIST数据集
mnist = fetch_openml('mnist_784')
X = mnist.data.astype('float32')
y = mnist.target.astype('int')

# 数据预处理和归一化
X /= 255.0

# 将标签进行二进制编码
encoder = LabelBinarizer()
y = encoder.fit_transform(y)

# 设置网络参数
num_inputs = X.shape[1]
num_outputs = y.shape[1]
num_neurons = 100

# 初始化LIF神经元
neurons = []
for _ in range(num_neurons):
    neurons.append(LIFNeuron(num_inputs))

# 初始化STDP突触可塑性机制
stdp = STDP(num_neurons, num_inputs)

# 初始化SOM自组织映射
som = SOM(num_neurons, num_outputs)

# 训练网络
for epoch in range(10):
    for i in range(len(X)):
        # 输入样本到LIF神经元并产生脉冲输出
        outputs = []
        for neuron in neurons:
            outputs.append(neuron.process(X[i]))

        # 更新STDP突触权重
        stdp.update(outputs, y[i])

        # 更新SOM映射
        som.update(outputs, y[i])

# 测试网络
correct = 0
for i in range(len(X)):
    outputs = []
    for neuron in neurons:
        outputs.append(neuron.process(X[i]))

    predicted = som.predict(outputs)
    if np.argmax(predicted) == np.argmax(y[i]):
        correct += 1

accuracy = correct / len(X)
print("识别准确度：", accuracy)

以上代码中使用了三个自定义的类：LIFNeuron表示LIF神经元，STDP表示STDP突触可塑性机制，SOM表示自组织映射。你需要根据你的具体实现来编写这些类，并确保它们的功能正确。

请注意，该示例中的网络结构和参数可能需要进行调整和优化，以获得更好的识别准确度。此外，为了使代码能够运行，你需要安装必要的库（如NumPy和scikit-learn）。