Программа служит для решения задачи классификации с помощью спайковой (импульсной) нейронной сети с моделью синаптической пластичности Spike-Timing-Dependent Plasticity (STDP). Реализовано решение трёх тестовых задач: классификации ирисов Фишера, Висконсинского тестового набора данных по раку груди, и распознавания рукописных цифр, содержащихся в открытой библиотеке sklearn digits. Принцип работы основан на эффекте стабилизации под действием аддитивной STDP со схемой учёта пар спайков «симметричная с ограничением» средней частоты выходной спайковой активности нейрона. Реализовано два способа декодирования выходных частот нейронов первого либо второго слоя каждой из сетей в метки классов: путём обучения классификатора Gradient Boosting из библиотеки sklearn, а также с помощью алгоритма, основанного на сравнении выходных частот нейронов в ответ на примеры тестировочной выборки с выходными частотами этих нейронов в ответ на примеры тренировочной выборки. Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК. ОС: Ubuntu. Python 3.5, Bash