具有时间编码的监督学习的目的是使神经元尖峰化，以使神经元响应给定的突触输入而发出任意的尖峰序列。 近年来，基于突触可塑性的监督学习算法发展Swift。 作为最有效的监督学习算法之一，远程监督方法（ReSuMe）使用常规的基于对的峰值定时依赖的可塑性规则，该规则取决于突触前和突触后峰值的精确定时。 在本文中，使用了基于三重态的依赖于尖峰时序的可塑性，它是一种强大的突触可塑性规则，其作用超出了经典规则，提出了一种新颖的监督学习算法，称为T-ReSuMe，以提高ReSuMe的性能。 所提出的算法已成功