title: Application of neural network methods for calculating Lyapunov exponents in time series of EEG for differentiating various states of consciousness
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Немнюгин Сергей Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Кузьмина Дарья Сергеевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Kuzmina Daria
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Куперин Юрий Александрович
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Kuperin Iurii Аleksаndrovich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:15Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:15Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 031275
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10825
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Целью данной работы являлось нахождение количественного параметра для классификации медитаторов по временным рядам из записей ЭЭГ по группам - опытные и неопытные медитаторы. Таким предполагаемым параметром является показатель Ляпунова. В работе был использован метод вычисления спектров показателей Ляпунова с помощью комитета нейронных сетей. Основополагающим предположением в данной работе являлось то, что наличие положительного главного показателя Ляпунова будет означать принадлежность испытуемого к группе опытных медитаторов, а наличие отрицательных либо близких к нулю главных показателей Ляпунова будет говорить о том, что данный испытуемый - из группы неопытных медитаторов. Проведенные в работе исследования полностью подтвердили поставленную гипотезу. Таким образом, мы определили параметр, с помощью которого возможно классифицировать медитаторов по временным рядам из записей ЭЭГ по группам опытных и неопытных. Использованный в работе метод также может быть применен при исследовании временных рядов иной природы - финансовых, химических и т.д.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The goal of this work was to find the quantitative parameter for the classification of meditators from time series of EEG records by groups - experienced and inexperienced meditators. Such proposed parameter is the Lyapunov exponent. In this work, we used the method of computation of spectrum of Lyapunov exponents by using a committee of neural networks. A fundamental assumption of the work was that the presence of a positive main Lyapunov exponent will mean the assignment of the subject to a group of experienced meditators, when the presence of the negative or close to zero main Lyapunov exponents will say that this subject is from the group of inexperienced meditators. Carried out researches have fully confirmed the set hypothesis. Thus, we determined the parameter by which it is possible to classify the meditators from time series of EEG records by groups of experienced and inexperienced subjects. The used method can also be applied in the study of time series of different natures - financial, chemical, etc.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.lang: -
metadata.name: dc.subject
metadata.value: искусственные нейронные сети
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: комитеты искусственных нейронных сетей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: главный показатель Ляпунова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ложные показатели Ляпунова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: спектр показателей Ляпунова
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: метод погружения в лаговое пространство
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: реконструированный аттрактор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: QR-алгоритм
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: временные ряды
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ЭЭГ
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: медитация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: artificial neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: committees of artificial neural networks
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: the main Lyapunov exponent
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: spurious Lyapunov exponents
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: spectrum of Lyapunov exponents
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: the method of immersing into the lag space
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: reconstructed attractor
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: the QR algorithm
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: time series
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: EEG
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: meditation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Application of neural network methods for calculating Lyapunov exponents in time series of EEG for differentiating various states of consciousness
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение нейросетевых методов для вычисления ляпуновских показателей по временным рядам ЭЭГ для дифференциации различных состояний сознания
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Kuzmina_diplom_final.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10825/1/Kuzmina_diplom_final.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 940,91 kB
resources.filename: reviewSV_Otzyv_Kuzmina.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10825/2/reviewSV_Otzyv_Kuzmina.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 308,99 kB
resources.filename: reviewSV_KuzminaDS_recenzent_NemnyuginSA01.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10825/3/reviewSV_KuzminaDS_recenzent_NemnyuginSA01.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 2,57 MB
resources.filename: reviewSV_KuzminaDS_recenzent_NemnyuginSA02.jpg
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10825/4/reviewSV_KuzminaDS_recenzent_NemnyuginSA02.jpg
resources.format: JPEG
resources.description: ReviewRev
resources.size: 946,24 kB
resources.filename: reviewSV_st004329_Nemnyugin_Sergej_Andreevich_(reviewer)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10825/6/reviewSV_st004329_Nemnyugin_Sergej_Andreevich_%28reviewer%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewRev
resources.size: 7,98 kB
resources.filename: reviewSV_st004308_Kuperin_YUrij_Aleksandrovich_(supervisor)(Ru).txt
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10825/7/reviewSV_st004308_Kuperin_YUrij_Aleksandrovich_%28supervisor%29%28Ru%29.txt
resources.format: Text
resources.description: ReviewSV
resources.size: 8,99 kB