Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://hdl.handle.net/11701/11772
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Усик Егор Владимирович | ru_RU |
dc.contributor.author | Аветян Манук Гегамович | ru_RU |
dc.contributor.author | Avetian Manuk | en_GB |
dc.contributor.editor | Фрадков Александр Львович | ru_RU |
dc.contributor.editor | Fradkov Aleksandr Lvovich | en_GB |
dc.date.accessioned | 2018-07-25T20:35:19Z | - |
dc.date.available | 2018-07-25T20:35:19Z | - |
dc.date.issued | 2017 | |
dc.identifier.other | 046834 | en_GB |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11701/11772 | - |
dc.description.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. | ru_RU |
dc.description.abstract | 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. | en_GB |
dc.language.iso | ru | |
dc.subject | нелинейные системы | ru_RU |
dc.subject | нейронные сети | ru_RU |
dc.subject | ФитцХью-Нагумо | ru_RU |
dc.subject | химерные состояния | ru_RU |
dc.subject | синхронизация | ru_RU |
dc.subject | nonlinear systems | en_GB |
dc.subject | neural networks | en_GB |
dc.subject | FitzHugh-Nagumo | en_GB |
dc.subject | chimera states | en_GB |
dc.subject | synchronization | en_GB |
dc.title | Modelling natural neural networks | en_GB |
dc.title.alternative | Моделирование естественных нейронных сетей | ru_RU |
Располагается в коллекциях: | MASTER'S STUDIES |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
Diplom.pdf | Article | 3,31 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Otzyv-ruk17Avetyan.pdf | ReviewSV | 110,11 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
reviewSV_Avetyan_recenziya.pdf | ReviewRev | 87,64 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.