El presente estudio introduce el método del modelo cortical de espigas heterogéneo casi continuo (HQC-SCM) como un enfoque novedoso para la discriminación de formas de pulso de neutrones y rayos gamma. El método utiliza respuestas neurales específicas para extraer características en los bordes descendentes y partes de fluorescencia retardada de las señales de pulso de radiación. Además, el estudio investiga las contribuciones de los parámetros de HQC-SCM a su rendimiento de discriminación, lo que lleva al desarrollo de una estrategia de selección automática de parámetros. Dado que HQC-SCM es un sistema caótico, se propuso un método de optimización de parámetros basado en algoritmos genéticos para localizar de manera eficiente y robusta los óptimos locales de las soluciones de parámetros de HQC-SCM en solo unas pocas iteraciones de evolución. Los resultados experimentales de este estudio demuestran que el método HQC-SCM supera a los algoritmos tradicionales y de vanguardia de discriminación de formas de pulso, incluidos el porcentaje de pendiente del borde descendente, el cruce por cero, la comparación de carga, el análisis de gradiente de frecuencia, la red neuronal acoplada a pulsos y los métodos de gradiente de escalera. El destacado rendimiento de discriminación de HQC-SCM permite que los centelladores plásticos compitan con la capacidad de discriminación de formas de pulso de neutrones y rayos gamma de los centelladores líquidos y de cristal. Además, el método HQC-SCM supera a otros métodos al tratar con señales de pulso de radiación ruidosas. Por lo tanto, es un enfoque efectivo y robusto que se puede aplicar en sistemas de detección de radiación en diversos campos.