चाइना एकेडमी ऑफ साइंसेज के ऑटोमेशन इंस्टीट्यूट और तिंगुआ यूनिवर्सिटी, पीकिंग यूनिवर्सिटी जैसे संस्थानों ने एक अंतर्जात जटिलता पर आधारित मस्तिष्कीय न्यूरॉन मॉडल निर्माण विधि प्रस्तुत की है। यह विधि स्पाइकिंग न्यूरल नेटवर्क में LIF मॉडल और HH मॉडल के गतिशील विशेषताओं के समकक्षता को प्रदर्शित करती है, और सूक्ष्म संरचना को डिजाइन करके गणनात्मक इकाइयों की अंतर्जात जटिलता को बढ़ाती है, जिससे HH नेटवर्क मॉडल बड़े पैमाने पर LIF नेटवर्क मॉडल की विशेषताओं का अनुकरण कर सकें। अनुसंधान टीम ने मॉडल को s-LIF2HH मॉडल में सरल किया है और प्रयोगात्मक सिमुलेशन के माध्यम से इसे जटिल गतिशीलता व्यवहार को पकड़ने की क्षमता की पुष्टि की है।