Главная Назад


Авторизация
Идентификатор пользователя / читателя
Пароль (для удалённых пользователей)
 

Вид поиска
Область поиска
в найденном
Найдено в других БД
Формат представления найденных документов:
библиографическое описаниекраткийполный
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>S=НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ<.>)
Общее количество найденных документов : 30
Показаны документы с 1 по 20
 1-20    21-30 
1.
РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 95.10-04А3.089

   
    A neural network model of phantom limbs [Text] / Manfred Spitzer [et al.] // Biol. Cybern. - 1995. - Vol. 72, N 3. - P197-206 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: Нейросетевая модель фантомных конечностей
Аннотация: Разработана нейросетевая модель, позволяющая объяснить явление фантомных конечностей после ампутации. Нейронная сеть основана на принципе самоорганизующихся карт. Приведено описание ее структуры и процедуры обучения. Подробно исследована роль шума. У пациентов с ампутированными конечностями этот шум генерируется сенсорными нейронами ганглиев дорсальных корешков. В ходе испытаний модели обнаружено, что шум, возникающий на периферии, приводит к реорганизации карты. Т. обр., м. б. устранены причины споров о корковых и некорковых вкладах в фенолин фантомных конечностей. Описаны возможные терапевтические применения. Германия, Section of Experimental Psychiatrische Universitatsklinik Heidelberg, Voss-Stra e 4, D-69115, Heidelberg. Библ. 46.
ГРНТИ  
76.03.59
ВИНИТИ 761.03.59.09.09
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
ФАНТОМНЫЕ КОНЕЧНОСТИ
ПОСЛЕАМПУТАЦИОННЫЕ ЯВЛЕНИЯ

Доп.точки доступа:
Spitzer, Manfred; Bohler, Peter; Weishrod, Matthias; Kischka, Udo

2.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.07-04А3.418

    Faraggi, David.
    A neural network model for survival data [Text] / David Faraggi, Richard Simon // Statist. Med. - 1995. - Vol. 14, N 1. - P73-82 . - ISSN 0277-6715
Перевод заглавия: Нейросетевая модель для данных о выживании
Аннотация: Neural networks have received considerable attention recently, mostly by non-statisticians. They are considered by many to be very promising tools for classification and prediction. In this paper we present an approach to modelling censored survival data using the input-output relationship associated with a simple feed-forward neural network as the basis for a non-linear proportional hazards model. This approach can be extended to other models used with censored survival data. The proportional hazards neural network parameters are estimated using the method of maximum likelihood. These maximum likelihood based models can be compared, using readily available techniques such as the likelihood ratio test and the Akaike criterion. The neural network models are illustrated using data on the survival of men with prostatic carcinoma. A method of interpreting the neural network predictions based on the factorial contrasts is presented. США, Biometric Research Branc, National Cancer Inst., 6130 Executive Blvd., Room 739, Rockville, MD 20852. Ил. 2. Табл. 3. Библ. 29
ГРНТИ  
34.05.25
ВИНИТИ 341.05.25.09.09 + 341.53.19.09
Рубрики: БИОМЕТРИЯ
ПРОПОРЦИОНАЛЬНЫЕ РИСКИ
ДАННЫЕ О ВЫЖИВАНИИ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ

Доп.точки доступа:
Simon, Richard

3.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 96.08-04А3.303

    Терехов, С. А.
    Многослойная нейронная сеть с рандомизированным обучением: модель и приложения [Текст] : [Докл] Семин.-конф. "Алгоритмы обраб. инф. в нейропод. системах, Москва, сент., 1993 / С. А. Терехов // Изв. вузов. Радиофиз. - 1994. - Т. 37, N 9. - С. 1084-1103 . - ISSN 0021-3462
Аннотация: Рассмотрена рандомизированная схема имитации отжига для обучения многослойной нейронной сети. Исследуются фрактальные свойства обучающих траекторий в фазовом пространстве сети. Предложено управление температурой обучения на основе феноменологических характеристик траектории. Проведено сравнение ошибки обобщения многослойного персептрона и сплайнинтерполяции на задаче прогноза временных рядов. Показано, что для негладких функций, порождающих стохастический временной ряд, нейронная сеть предпочтительнее сплайна при равном числе параметров. Схема обучения применена для построения кибернетической нейросетевой модели явления магнитной кумуляции, а также для классификации отказов в системе охлаждения реактора АЭС. Россия, Российский федеральный ядерный центр, Всероссийский НИИ технической физики, Снежинск. Ил. 6. Табл. 4
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МНОГОСЛОЙНЫЕ СЕТИ
РАНДОМИЗИРОВАННОЕ ОБУЧЕНИЕ
ФРАКТАЛЬНЫЕ СВОЙСТВА
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
МАГНИТНАЯ КУМУЛЯЦИЯ
СИСТЕМА ОХЛАЖДЕНИЯ РЕАКТОРА АЭС
КЛАССИФИКАЦИЯ ОТКАЗОВ

4.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 97.11-04А3.70

    Wang, DeLiang.
    Primitive auditory segregation based on oscillatory correlation [Text] / DeLiang Wang // Cogn. Sci. - 1996. - Vol. 20, N 3. - P409-456 . - ISSN 0364-0213
Перевод заглавия: Разделение слуховых непроизводных образов, основанное на корреляции осцилляций
Аннотация: Рассмотрена задача анализа слуховых сцен. Разработан механизм разделения слуховых непроизводных образов, основанный на использовании нейросетевой модели. Архитектура нейронной сети - 2-мерный массив осциллирующих элементов с латерально связанными релаксационными осцилляторами. Обучение основано на корреляции осцилляций. Описана роль синхронизации фаз в разделении входных сигналов. В ходе имитационного моделирования обнаружено, что описанная нейронная сеть достаточно точно воспроизводит ряд известных психологических явлений. На основании полученных результатов разработана теория синхронизации со сдвигом, объясняющая принцип выделения сигналов в непрерывном потоке. Описаны направления дальнейших исследований. США, Ohio State Univ. Ил. 15
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.27.11 + 341.53.19.09
Рубрики: СЛУХОВОЕ ВОСПРИЯТИЕ
СЛУХОВЫЕ СЦЕНЫ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ

5.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 00.12-04А3.95

    Sevrani, Fation.
    On the synthesis of brain-state-in-a-box neural models with application to associative memory [Text] / Fation Sevrani, Kennichi Abe // Neural Comput. - 2000. - Vol. 12, N 2. - P451-472 . - ISSN 0899-7667
Перевод заглавия: О синтезе нейросетевых моделей типа "состояние мозга в ящике" и ее применении для ассоциативной памяти
Аннотация: Предложен метод построения обобщенной модели типа "состояние мозга в ящике". На 1-м этапе производится анализ качественных характеристик модели и определяются положения равновесия сети. Затем вычисляются размеры аттракторов. Полученные данные используются в качестве ограничений при решении задачи оптимизации. Описан алгоритм ее решения. Приведено 3 конкретных примера, демонстрирующих возможности предлагаемого подхода при построении эффективной ассоциативной памяти. Япония, Dep. of Electrical Eng., Faculty of Eng., Tohoku Univ., Sendai 980-8579. Ил. 1. Табл. 4. Библ. 19
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.09
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
СИНТЕЗ

Доп.точки доступа:
Abe, Kennichi

6.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 03.04-04А3.154

    Барцев, С. И.
    Исследование отношений между структурой и функцией эволюционирующих систем с помощью нейросетевой модели [Текст] / С. И. Барцев, О. Д. Барцева ; Ин-т биофиз. СО РАН // Препр. - 2002. - N 235. - С. 1-44
ГРНТИ  
34.53.19
ВИНИТИ 341.53.19.11
Рубрики: БИОЛОГИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ
ЭВОЛЮЦИЯ
ОТНОШЕНИЯ СТРУКТУРА-ФУНКЦИЯ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
ПРИМЕНЕНИЕ

Доп.точки доступа:
Барцева, О.Д.

7.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI19) 03.06-04И4.563

   
    Использование нейросетевой модели прогноза урожайности поколений рыб [Текст] / П. М. Долгих [и др.] // 12 Международная конференция по промысловой океанологии, Светлогорск, 9-14 сент., 2002. - Калининград, 2002. - С. 74-75 . - ISBN 5-900678-21-1
Аннотация: Рассматривается возможность использования "нейросетевых" технологий при решении задач прогнозирования динамики численности поколений промысловых видов рыб на примере полупроходных популяций ряпушки, омуля и сига бассейна р. Енисей. Для построения прогностической модели была использована нейросетевая модель, реализованная в среде Exell на базе алгоритма двойственного функцонирования. На "выходе" нейросети в качестве зависимых переменных использовались многолетние данные (12-14 лет) по динамике урожайности поколений ряпушки, омуля и сига. На "входах" нейросетевой модели взяты различные гидрометеорологические предикторы (температура, уровень, расход воды в реках в год выклева молоди рыб), а также некоторые биотические факторы - численность родительского стада, урожайность смежных поколений. Коэффициенты детерминации между "входными" и отдельными "выходными" параметрами колебались от 0,15 до 0,63. Обучение нейросети проводилось на части примеров с известными "входным" и "выходными" параметрами. Ошибка оценок прогноза урожайностей поколений рыб, полученных с использованием готовой нейромодели, составила в среднем для ряпушки 6%, для омуля - 12%, для сига - 19%. Срочность прогноза ограничивается периодом полового созревания рыб и вступления поколений в промысел. Точность "нейросетевого" прогноза в 1,5-6,3 раза выше результатов, получаемых на тех же массивах данных с использованием множественной регрессионной модели
ГРНТИ  
34.33.33
ВИНИТИ 341.33.33.31.33.02
Рубрики: ЗАПАСЫ РЫБ
УРОЖАЙНОСТЬ ПОКОЛЕНИЙ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Доп.точки доступа:
Долгих, П.М.; Андриенко, А.И.; Богданов, Н.А.; Богданова, Г.И.; Ланкин, Ю.П.

8.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 03.06-04А3.18

   
    Использование нейросетевой модели прогноза урожайности поколений рыб [Текст] / П. М. Долгих [и др.] // 12 Международная конференция по промысловой океанологии, Светлогорск, 9-14 сент., 2002. - Калининград, 2002. - С. 74-75 . - ISBN 5-900678-21-1
Аннотация: Рассматривается возможность использования "нейросетевых" технологий при решении задач прогнозирования динамики численности поколений промысловых видов рыб на примере полупроходных популяций ряпушки, омуля и сига бассейна р. Енисей. Для построения прогностической модели была использована нейросетевая модель, реализованная в среде Exell на базе алгоритма двойственного функцонирования. На "выходе" нейросети в качестве зависимых переменных использовались многолетние данные (12-14 лет) по динамике урожайности поколений ряпушки, омуля и сига. На "входах" нейросетевой модели взяты различные гидрометеорологические предикторы (температура, уровень, расход воды в реках в год выклева молоди рыб), а также некоторые биотические факторы - численность родительского стада, урожайность смежных поколений. Коэффициенты детерминации между "входными" и отдельными "выходными" параметрами колебались от 0,15 до 0,63. Обучение нейросети проводилось на части примеров с известными "входным" и "выходными" параметрами. Ошибка оценок прогноза урожайностей поколений рыб, полученных с использованием готовой нейромодели, составила в среднем для ряпушки 6%, для омуля - 12%, для сига - 19%. Срочность прогноза ограничивается периодом полового созревания рыб и вступления поколений в промысел. Точность "нейросетевого" прогноза в 1,5-6,3 раза выше результатов, получаемых на тех же массивах данных с использованием множественной регрессионной модели
ГРНТИ  
34.03.23
ВИНИТИ 341.03.23.13.09
Рубрики: ЗАПАСЫ РЫБ
УРОЖАЙНОСТЬ ПОКОЛЕНИЙ
ПРОГНОЗИРОВАНИЕ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ

Доп.точки доступа:
Долгих, П.М.; Андриенко, А.И.; Богданов, Н.А.; Богданова, Г.И.; Ланкин, Ю.П.

9.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 03.07-04А3.120

   
    From view cells and place cells to cognitive map learning: Processing stages of the hippocampal system [Text] / P. Gaussier [et al.] // Biol. Cybern. - 2002. - Vol. 86, N 1. - P15-28 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: От клеток вида и клеток места к обучению когнитивных карт: стадии обработки [информации] в гиппокампе
Аннотация: Предложена теоретическая модель, описывающая процессы в системе гиппокампа и его связь с запоминанием информации, обучением и решением когнитивных задач. Проведено исследование переходных процессов в этой модели. Разработана относительно простая нейросетевая система для ее практической реализации и применения в задачах навигации и слежения за движением мобильных роботов в сложной среде с неполной информацией и неопределенностью. Франция, Neuro-cybernetic team, image and Signal, Processing Lab. (ETIS), Cergy Pontoise Univ. and ENSEA, 95014 Cergy Pontoise
ГРНТИ  
34.55.19
ВИНИТИ 341.55.19.51
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
ГИППОКАМП
ПРОЦЕССЫ ВОСПРИЯТИЯ ИНФОРМАЦИИ
ЗАПОМИНАНИЕ
РЕШЕНИЕ КОГНИТИВНЫХ ЗАДАЧ
ПРАКТИЧЕСКАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ
НАВИГАЦИОННЫЕ СИСТЕМЫ
МОБИЛЬНЫЕ РОБОТЫ

Доп.точки доступа:
Gaussier, P.; Revel, A.; Banquet, J.P.; Babeau, V.

10.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI23) 03.08-04М2.280Д

    Загидуллин, Н. Ш.
    Электрическое поле сердца в норме, при некоторых сердечно-сосудистых заболеваниях и разработка нейросетевой модели диагностики инфаркта миокарда [Текст] : автореф. Дис. на соиск. уч. степ. канд. мед. наук / Н. Ш. Загидуллин ; Урал. гос. мед. акад. доп. образ., Челябинск. - Челябинск, 2002. - 25 с. : ил.
Аннотация: Изучали показатели электрокардиотопографии у здоровых лиц и при различной сердечной патологии. Разработаны новые способы топической диагностики острого инфаркта миокарда. Создана нейросетевая модель диагностики инфаркта миокарда на основе данных интегральной электрокардиотопографии
ГРНТИ  
34.39.29
ВИНИТИ 341.39.29.11.63.05
Рубрики: ИНФАРКТ МИОКАРДА
ЭЛЕКТРОКАРДИОТОПОГРАФИЯ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ

Доп.точки доступа:
Урал. гос. мед. акад. доп. образ., Челябинск
Свободных экз. нет
11.
РЖ ВИНИТИ 76 (BI38) 03.09-04А3.169Д

    Загидуллин, Н. Ш.
    Электрическое поле сердца в норме, при некоторых сердечно-сосудистых заболеваниях и разработка нейросетевой модели диагностики инфаркта миокарда [Текст] : автореф. Дис. на соиск. уч. степ. канд. мед. наук / Н. Ш. Загидуллин ; Урал. гос. мед. акад. доп. образ., Челябинск. - Челябинск, 2002. - 25 с. : ил.
Аннотация: Изучали показатели электрокардиотопографии у здоровых лиц и при различной сердечной патологии. Разработаны новые способы топической диагностики острого инфаркта миокарда. Создана нейросетевая модель диагностики инфаркта миокарда на основе данных интегральной электрокардиотопографии
ГРНТИ  
76.03.59
ВИНИТИ 761.03.59.09.09
Рубрики: ИНФАРКТ МИОКАРДА
ЭЛЕКТРОКАРДИОТОПОГРАФИЯ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ

Доп.точки доступа:
Урал. гос. мед. акад. доп. образ., Челябинск
Свободных экз. нет
12.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 03.10-04А3.49

   
    Spatiotemporal forward solution of the EEG and MEG using network modeling [Text] / Viktor K. Jirsa [et al.] // IEEE Trans. Med. Imag. - 2002. - Vol. 21, N 5. - P493-504 . - ISSN 0278-0062
Перевод заглавия: Пространственно-временное прямое решение ЭЭГ и МЭГ с помощью сетевого моделирования
Аннотация: Разработана нейросетевая модель для анализа и описания связей между координационным поведением, динамикой отдельных ансамблей нефронов и особенностями сигналов в электроэнцефалографии (ЭЭГ) и магнитоэнцефалографии (МЭГ). Описаны: формальная задача анализа; структура разработанной нейронной сети; метод ее облучения на результатах измерений; метод кодирования входных сигналов. Приведен пример компьютерного моделирования связи между движениями пальца и изменениями ЭЭГ и МЭГ, описываемой с помощью интегралов Вольтерра. США, Center for Complex Sys. And Brain Sci., Florida Altantic Univ., Boca Raton, FL 33431. Ил. 6. Библ. 70
ГРНТИ  
34.55.19
ВИНИТИ 341.55.19.47
Рубрики: ЭЛЕКТРОЭНЦЕФАЛОГРАФИЯ
МАГНИТОЭНЦЕФАЛОГРАФИЯ
ОСОБЕННОСТИ СИГНАЛОВ
ДВИЖЕНИЯ
НЕЙРОНЫ
ГРУППОВАЯ ДИНАМИКА
ВЗАИМОСВЯЗИ
АНАЛИЗ
ОПИСАНИЕ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ

Доп.точки доступа:
Jirsa, Viktor K.; Jantzen, Kelly J.; Fuchs, Armin; Kelso, J.A.Scott

13.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.02-04А3.55

    Ting, C. H.
    Neuronal network modelling of the effects of anaesthetic agents on somatosensory pathways [Text] / C. H. Ting, A. Angel, D. A. Linkens // Biol. Cybern. - 2003. - Vol. 88, N 2. - P99-107 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: Нейросетевое моделирование влияния анестезиологических агентов на соматосенсорные пути
Аннотация: Представлена нейросетевая модель соматосенсорных траекторий, построенная на основе экспериментальной информации о динамике воздействия анестезии на организм. Описано отличие новой нейронной сети от известных, используемых в данной области. С помощью разработанной модели проведено исследование влияния анестезирующих средств на образование реакций в коре. Проведено сопоставление предсказаний модели с результатами экспериментальных исследований на крысах. Полученные результаты показывают, что описанная модель обеспечивает достаточно высокую точности и пригодна как для исследования механизмов анестезии, так и для исследования последствий различных повреждений мозга. КНР, Dep. Of Biomechatronic Eng., Nat. Chiayi Univ., Chiayi 600
ГРНТИ  
34.55.19
ВИНИТИ 341.55.19.02
Рубрики: ГОЛОВНОЙ МОЗГ
СОМАТОСЕНСОРНЫЕ ПУТИ
АНЕСТЕЗИРУЮЩИЕ СРЕДСТВА
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ

Доп.точки доступа:
Angel, A.; Linkens, D.A.

14.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.02-04А3.66

    Kitano, K.
    Time representing cortical activities: Two models inspired by prefrontal persistent activity [Text] / K. Kitano, H. Okamoto, T. Fukai // Biol. Cybern. - 2003. - Vol. 88, N 5. - P387-394 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: Представление активности в коре во временной области: две модели, [основанные на моделировании] предлобовой персистентной активности
Аннотация: Приведено описание разработанных моделей, предназначенных для исследования зависимости режимов поведения от характера изменения процессов анализа информации во временном диапазоне порядка нескольких секунд. Проведено сравнение различных механизмов регулирования таких изменений. Описаны возникающие в каждом случае устойчивые образы. Изучена их зависимость от предлобовой персистентной активности. Приведены результаты проведенного имитационного моделирования с использованием двух моделей. Проанализированы особенности стационарных режимов, соответствующих разным типам поведения. Япония, Dep. of Information-Communication Eng., Tamagawa Univ., Machida, Tokyo 194-8610
ГРНТИ  
34.55.19
ВИНИТИ 341.55.19.51
Рубрики: ГОЛОВНОЙ МОЗГ
КОРКОВЫЕ СТРУКТУРЫ
АНАЛИЗ ИНФОРМАЦИИ
РЕЖИМЫ ПОВЫШЕНИЯ
ЗАВИСИМОСТЬ
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ

Доп.точки доступа:
Okamoto, H.; Fukai, T.

15.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.05-04А3.74

    Erlhagen, Wolfram.
    Internal models for visual perception [Text] / Wolfram Erlhagen // Biol. Cybern. - 2003. - Vol. 88, N 5. - P409-417 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: Внутренние модели зрительного восприятия
Аннотация: Разработана сетевая модель, состоящая из взаимодействующих популяций возбуждающих и подавляющих клеток, кодирующих положения стимулов. С помощью этой модели проведено исследование реакций популяций клеток на движущиеся стимулы и возможности экстраполяции с целью прогнозирования движения. Описан механизм адаптации, обеспечивающий точность экстраполяции. Рассмотрены варианты использования модели в системах искусственного зрения. Показано, что использование предложенной модели дает возможность повысить скорость реакции на изменения в поле зрения и увеличить точность распознавания. Приведены результаты имитационного моделирования и сравнения с данными реальных психофизиологических измерений. Португалия, Dep. de Matematica, Univ. do Monho - Campus de Azurem, 4800-058 Guimaraes
ГРНТИ  
34.55.19
ВИНИТИ 341.55.19.17
Рубрики: МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
ЗРИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗАТОР
ЗРИТЕЛЬНОЕ ВОСПРИЯТИЕ
СИСТЕМЫ ИСКУССТВЕННОГО ЗРЕНИЯ

16.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 05.06-04А3.51

    Hoshino, Osamu.
    Roles of dynamic linkage of stable attractors across cortical networks in recalling long-term memory [Text] / Osamu Hoshino, MeiHong Zheng, Kazuharu Kuroiwa // Biol. Cybern. - 2003. - Vol. 88, N 3. - P163-176 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: Роли динамических связей устойчивых аттракторов в сетях мозга в процессе вспоминания в долгосрочной памяти
Аннотация: Разработана нейросетевая модель для решения задач установления ассоциативных связей между категориями. Модель состоит из 2 "полушарий", отличающихся по характеру устанавливаемых ассоциативных связей. Каждое полушарие включает инферотемпоральную кору и префронтальную кору. Подробно описан механизм возникновения динамических связей устойчивых аттракторов в новой модели. Описаны восходящие и нисходящие траектории таких связей. Приведены результаты проведенного имитационного моделирования, в ходе которого определены особенности динамики и роль этих связей в работе долгосрочной памяти. Показано, что они значительно повышают надежность поиска образов в памяти. Япония, Dep. of Human Welfare Eng., Oita Univ., Oita 970-1192
ГРНТИ  
34.55.21
ВИНИТИ 341.55.21.13.13
Рубрики: ПАМЯТЬ
ДОЛГОСРОЧНАЯ
ПРОЦЕСС ВСПОМИНАНИЯ
МЕХАНИЗМ
КОМПЬЮТЕРНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ

Доп.точки доступа:
Zheng, MeiHong; Kuroiwa, Kazuharu

17.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 07.11-04А3.51

    Yang, K. -H.
    Inhibition modifies the effects of slow calcium-activated potassium channels on epileptiform activity in a neuronal network model [Text] / K. -H. Yang, Piotr J. Franaszczuk, Gregory K. Bergey // Biol. Cybern. - 2005. - Vol. 92, N 2. - P71-81 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: Подавление модифицирует влияние медленных калиевых каналов с кальциевой активацией на эпилептическую активность в нейросетевой модели
Аннотация: Эпилептическая активность обычно возникает вследствие изменения соотношения между сетевыми возбуждением и подавлением. Представлено описание проведенных модельных исследований влияния таких изменений в медленных калиевых каналах с кальциевой активацией на поведение малой сети из многокомпонентных пирамидальных нейронов при межнейронном торможении. Изучалась роль подавляющих межнейронных связей в эпилептической активности. Получены количественные соотношения зависимости длительностей взрывной активности от величины запаздывания в циклах обратной связи. Показано, что антиэпилептические мембранные эффекты возникают в реалистичных сетях. США, Dep. of Neurol., Johns Hopkins Epilepsy Center, Johns Hopkins Univ. School of Med., Baltimore, MD
ГРНТИ  
34.55.19
ВИНИТИ 341.55.19.09.13
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
ЭПИЛЕПТИЧЕСКАЯ АКТИВНОСТЬ
МАЛЫЕ СЕТИ ПИРАМИДАЛЬНЫХ НЕЙРОНОВ
МЕЖНЕЙРОННОЕ ТОРМОЖЕНИЕ
МЕДЛЕННЫЕ КАЛЬЦИЙ-АКТИВИРУЕМЫЕ КАЛИЕВЫЕ КАНАЛЫ
ИЗМЕНЕНИЯ ПРОВОДИМОСТИ

Доп.точки доступа:
Franaszczuk, Piotr J.; Bergey, Gregory K.

18.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 07.11-04А3.52

   
    Pooled spike trains of correlated presynaptic inputs as realizations of cluster point processes [Text] / Leonel Gomez [et al.] // Biol. Cybern. - 2005. - Vol. 92, N 2. - P110-127 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: Совокупные спайковые последовательности коррелированных пресинаптических входов как реализации кластерных точечных процессов
Аннотация: Описана аналогия между совокупными спайковыми последовательностями коррелированных пресинаптических входов и кластерными точечными процессами. Эта аналогия дает возможность использовать пуассоновские представления в анализе процессов. Приведены примеры, иллюстрирующие полезность проведенной аналогии в нейросетевых исследованиях. Уругвай, School of Biomatematica, Faculdad de Ciencias, Univ. de la Republica, Montevideo
ГРНТИ  
34.55.19
ВИНИТИ 341.55.19.09.13
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ
ПРЕСИНАПТИЧЕСКИЕ ВХОДЫ
СОВОКУПНЫЕ СПАЙКОВЫЕ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТИ
КЛАСТЕРНЫЕ ТОЧЕЧНЫЕ ПРОЦЕССЫ
АНАЛОГИЯ

Доп.точки доступа:
Gomez, Leonel; Budelli, Ruben; Saa, Rafael; Stiber, Michael; Segundo, Jose Pedro

19.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 07.12-04А3.42

    Mikhailova, Inna.
    Conditions of activity bubble uniqueness in dynamic neural fields [Text] / Inna Mikhailova, Christian Goerick // Biol. Cybern. - 2005. - Vol. 92, N 2. - P82-91 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: Условия единственности областей активности в динамических нейронных полях
Аннотация: Проведено исследование динамических свойств нейронных полей, в частности, гистерезиса, интеграции пространственно-временной информации и одновременного существования нескольких аттракторов. Получены условия единственности компактных областей активных нейронов (пузырей активности) в предположении локальной симметричности их входов. Качественные условия неоднородности входов, использованные в более ранних исследованиях, преобразованы в количественные условия баланса между внутренней динамикой и входом. Подробно рассмотрен 2-мерный случай, однако описанный метод пригоден и для больших размерностей. Приведены примеры использования полученных теоретических результатов в облегчении практического применения динамических нейронных полей. Германия, Honda Res. Inst. Europe GmbH, D-63073 Offenbach/Main
ГРНТИ  
34.55.19
ВИНИТИ 341.55.19.09.13
Рубрики: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ДИНАМИЧЕСКИЕ НЕЙРОННЫЕ ПОЛЯ
КОМПАКТНЫЕ ОБЛАСТИ АКТИВНЫХ НЕЙРОНОВ
ТЕОРЕТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ

Доп.точки доступа:
Goerick, Christian

20.
РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 07.12-04А3.45

    Villacorta, J. A.
    Information coding by ensembles of resonant neurons [Text] / J. A. Villacorta, F. Panetsos // Biol. Cybern. - 2005. - Vol. 92, N 5. - P339-347 . - ISSN 0340-1200
Перевод заглавия: Кодирование информации ансамблями резонирующих нейронов
Аннотация: Предложен метод нейросетевой обработки и кодирования сигналов, основанный на колебаниях ниже порога и резонансе нейронного мембранного потенциала. Представлено биологическое обосновании этого метода, поскольку он может быть использован реальными нейронами при частотном спектральном анализе и кодировании информации входящих сигналов. Изучена достоверность представления зависимости сигналов от биофизических параметров нейронов. Рассмотрены возможности интеграции описанного метода в более общие нейросетевые модели обработки и кодирования информации со связью между нейронами посредством спайков. Представлены результаты проведенных численных экспериментов, доказывающие высокий уровень отказоустойчивости и робастности относительно шума и спайков различной величины. Испания, Dep. of Applied Mathematics, School of Optics Complutense Univ. of Madrid, 28037 Madrid
ГРНТИ  
34.55.19
ВИНИТИ 341.55.19.09.13 + 341.05.25.15.09.11
Рубрики: ОБРАБОТКА СИГНАЛОВ
НЕЙРОСЕТЕВАЯ ОБРАБОТКА
НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
МОДЕЛИРОВАНИЕ
НЕЙРОСЕТЕВЫЕ МОДЕЛИ

Доп.точки доступа:
Panetsos, F.
 1-20    21-30 
 
Описание базы
Стандартный
По словарю
Расширенный
Профессиональный
Распределенный
ГРНТИ



"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)