title: Neural network modeling of physiological systems
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Холодова Светлана Евгеньевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Holodova Svetlana Evgenevna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Помазкова Галина Владимировна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Pomazkova Galina Vladimirovna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Степенко Николай Анатольевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Stepenko Nikolaj Anatolevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-03-24T15:24:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-03-24T15:24:57Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2020
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 040322
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/26356
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В работе рассматриваются методы искусственного интеллекта для моделирования работы различных элементов физиологических систем организма. В качестве базовых математических алгоритмов были приняты алгоритмы роевого поведения элементов, частиц исследуемых систем. Поэтому, предпочтение отдавалось тем физиологическим системам организма, которые хотя бы в малой степени, позволяли сделать такие допущения. Каковым была взята за основу кровеносная система. В данной работе, наиболее предпочтительным роевым алгоритмом был рассмотрен алгоритм моделирующий стайное поведение частиц агентов системы.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper discusses artificial intelligence methods for modeling the operation of various elements of the physiological systems of the body. Algorithms of swarm behavior of elements, particles of the systems under study were adopted as basic mathematical algorithms. Therefore, preference was given to those physiological systems of the body, which, at least to a small extent, made it possible to make such assumptions. What was the basis of the circulatory system. In this paper, the most preferred swarm algorithm was considered an algorithm that simulates the flocking behavior of particles of system agents.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: роевые алгоритмы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: графы
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: swarm algorithms
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: graphs
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Neural network modeling of physiological systems
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Нейросетевое моделирование работы физиологических систем
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Pomazkova_VKR20.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26356/1/Pomazkova_VKR20.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 953,25 kB
resources.filename: reviewSV_OtzyvPomazkova20.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/26356/2/reviewSV_OtzyvPomazkova20.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 91,97 kB