title: Modelling natural neural networks
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Усик Егор Владимирович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Аветян Манук Гегамович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Avetian Manuk
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Фрадков Александр Львович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Fradkov Aleksandr Lvovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:35:19Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:35:19Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 046834
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/11772
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: 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.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нелинейные системы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ФитцХью-Нагумо
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: химерные состояния
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: синхронизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: nonlinear systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: FitzHugh-Nagumo
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: chimera states
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: synchronization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Modelling natural neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Моделирование естественных нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11772/1/Diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 3,31 MB
resources.filename: reviewSV_Otzyv-ruk17Avetyan.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11772/2/reviewSV_Otzyv-ruk17Avetyan.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 110,11 kB
resources.filename: reviewSV_Avetyan_recenziya.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/11772/3/reviewSV_Avetyan_recenziya.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewRev
resources.size: 87,64 kB