|
|
|
|
| LEADER |
00000nam0a2200000 4500 |
| 001 |
157572 |
| 005 |
20231101221956.0 |
| 010 |
|
|
|a 9785397004442
|b (в пер.)
|
| 021 |
|
|
|a RU
|b 09-24062
|9 09-1427
|
| 035 |
|
|
|a (RuTPU)RU\TPU\book\170914
|
| 090 |
|
|
|a 157572
|
| 100 |
|
|
|a 20090427d2009 km y0rusy5002 ca
|
| 101 |
0 |
|
|a rus
|
| 102 |
|
|
|a RU
|
| 105 |
|
|
|a a z 001zy
|
| 200 |
1 |
|
|a Модели волновой памяти
|f С. А. Кащенко, В. В. Майоров
|g Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова (ЯрГУ)
|
| 210 |
|
|
|a Москва
|c URSS
|d 2009
|
| 215 |
|
|
|a 286 с.
|c ил.
|
| 320 |
|
|
|a Библиогр.: с. 273-286.
|
| 330 |
|
|
|a В настоящей книге рассматриваются модели нейронной среды, описываемой системой уравнений с запаздыванием. Каждый элемент среды (нейрон) является автогенератором, который в автономном режиме генерирует кратковременные импульсы (спайки). Обсуждаются модели синаптического взаимодействия нейронов, которое приводит к сложным колебательным режимам в системе. Изучается строение этих режимов и способы управления их структурой, то есть решается задача о выборе весов взаимодействия с целью получения аттракторов, обладающих наперед заданной структурой. Такие аттракторы интерпретируются как образы, закодированные в виде автоволн (волновая память). Решается задача об идентификации аттракторов (задача сличения образов). Система уравнений нейронной сети получена из биологических предпосылок. По смыслу задачи в нее входят большие параметры. В книге разработаны методы асимптотического исследования данной системы. Они допускают перенос на другие типы уравнений. В книге приводится физиологический факт, вытекающий из теории: объем кратковременной памяти человека коррелирует с размерностью (сложностью) сигнала ЭЭГ. Также предлагается метод идентификации зрительных стимулов по вызванным потенциалам (вынужденным электрическим колебаниям первичной зрительной коры). Книга может быть полезна как специалистам по осцилляторным нейронным сетям, так и специалистам по дифференциальным уравнениям. Она рассчитана на студентов старших курсов, аспирантов и молодых научных работников, занимающихся теорией колебаний.
|
| 606 |
0 |
|
|a Невроны
|x Возбудимость, возбуждение и торможение
|x Математическое моделирование
|2 RuMRKP
|
| 606 |
1 |
|
|a Нейроны
|x Моделирование
|2 stltpush
|3 (RuTPU)RU\TPU\subj\45255
|9 64508
|
| 610 |
1 |
|
|a нейронные сети
|
| 610 |
1 |
|
|a модели
|
| 610 |
1 |
|
|a взаимодействие
|
| 610 |
1 |
|
|a кольцевые нейронные структуры
|
| 610 |
1 |
|
|a волны
|
| 610 |
1 |
|
|a распространение
|
| 610 |
1 |
|
|a колебания
|
| 610 |
1 |
|
|a самоорганизация
|
| 610 |
1 |
|
|a адаптация
|
| 610 |
1 |
|
|a человеческая память
|
| 610 |
1 |
|
|a электроэнцефалограммы
|
| 610 |
1 |
|
|a псевдокорреляционная размерность
|
| 610 |
1 |
|
|a теория
|
| 675 |
|
|
|a 681.5:57
|v 3
|
| 700 |
|
1 |
|a Кащенко
|b С. А.
|g Сергей Александрович
|
| 701 |
|
1 |
|a Майоров
|b В. В.
|g Вячеслав Владимирович
|
| 712 |
0 |
2 |
|a Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова (ЯрГУ)
|2 stltpush
|3 (RuTPU)RU\TPU\col\190
|
| 801 |
|
1 |
|a RU
|b 63413507
|c 20090409
|g PSBO
|
| 801 |
|
2 |
|a RU
|b 63413507
|c 20151014
|g PSBO
|
| 942 |
|
|
|c BK
|
| 959 |
|
|
|a 48/20090409
|d 2
|e 337,50
|f АНЛ:1
|f ЧЗТЛ:1
|
