平衡随机网络模型引起了人们的极大兴趣，因为它解释了体内皮层神经元在低速率下表现出的不规则尖峰活动和大的膜电位波动。在本文中，我们研究了该模型在多大程度上与实验观察到的峰值时间相关塑性（STDP）现象兼容。
面对大量可用的STDP理论模型，我们重新检查了实验数据。在此基础上，我们提出了一种新的STDP更新规则，该规则对抑制具有乘法依赖性，对增强具有幂律依赖性。我们表明，当在具有真实连通性和稀疏性的大型平衡网络中实施该规则时，该规则与异步不规则活动机制兼容。合成的平衡重量分布是单峰的，单个重量轨迹波动，不显示结构的发展。我们研究了我们的结果相对于抑郁相对强度的稳健性。
我们将同步刺激引入一组神经元，并证明该组神经元与网络其余部分的解耦非常严重，无法有效控制其他神经元的峰值，即使是与该组收敛程度最高的神经元。
