本研究提出了一种时滞抑制泄漏积分发火（ILIF）神经元模型，旨在解决尖峰神经网络训练中的“伽马困境”。该模型通过引入抑制单元，有效抑制过度激活，提升能源效率，降低发火率，从而稳定训练并提高准确性。