说明规则脉冲激励――长期预测编码（RPE－LTP）的原理与特点。

规则脉冲激励-长期预测编码（RPE-LTP）是一种神经网络学习算法，它可以通过对神经元的活动进行编码来实现长期预测。其原理如下：

1. RPE-LTP算法基于脉冲编码神经网络（SNN），这种神经网络使用脉冲信号来表示信息，而不是传统的连续信号。

2. 在RPE-LTP中，神经元的活动被编码为时间间隔和脉冲数目，这些信息可以用来预测未来的活动。

3. RPE-LTP算法涉及两个过程：规则脉冲激励（RPE）和长期潜在增强（LTP）。RPE是指神经元的活动受到外部刺激时的反应，而LTP是指神经元之间的连接强度随时间而增强。

4. RPE-LTP算法的特点是：它可以学习和预测时间序列数据，同时可以处理不同时间尺度的信息。此外，它还可以实现较高的识别精度和较低的计算成本。

总之，规则脉冲激励-长期预测编码（RPE-LTP）是一种基于脉冲编码神经网络的学习算法，它可以通过对神经元的活动进行编码来实现长期预测，并具有高精度和低成本等特点。