该研究提出了一种新颖的DIQNN人工神经网络模型，将生物神经元属性纳入其中以增强计算能力。同时，介绍了一种低秩DIQNN以降低计算成本，并提出了一个边界来描述泛化误差。实验结果证明了测试精度的变化得到了加速。