Modelling natural neural networks

Abstract

Целью данной работы являлось создание программных средств для автоматизации анализа в одной из задач исследования математических моделей естественных (биологических) нейронных сетей: выявления типа химеры по данным вычислительного эксперимента для двухуровневой сети осцилляторов ФитцХью – Нагумо. После рассмотрения типов химер были выделены признаки, которые применили на экспериментальных данных для вывода алгоритма. Альтернативно задача классификации была решена однослойным персептроном с помощью тех же данных. Оба решения были применены на большом количестве данных для построения карт.

The purpose of this work was to create software tools for automatic analysis in one of the tasks of studying mathematical models of natural (biological) neural networks: identifying the type of chimera from the data of a computational experiment for a two-level network of FitzHugh-Nagumo oscillators. After reviewing the types of chimeras, the features that were applied to the experimental data for the derivation of the algorithm were identified. Alternatively, the classification problem was solved by a single-layer perceptron using the same data. Both solutions were applied to a large amount of data for building maps.