С помощью разработанной среды моделирования импульсных нейронных сетей выполняется исследование и анализ различных моделей импульсных нейронов и химических синапсов. Полученные результаты используются для построения методики соответствующих нейронных сетей в составе машины неустойчивых состояний для решения задачи распознавания динамических образов в рамках парадигмы резервуарных вычислений. Рассматривается пример применения методики для решения задачи классификации электрокардиограмм по наличию и типу аритмии.

Research and analysis of various models of spiking neurons and chemical synapses is performed with the help of the developed simulation environment of spiking neural networks. The results obtained are used to build a technique for the synthesis of the corresponding neural networks as a part of liquid state machine model. The problem of recognizing dynamic patterns within the paradigm of reservoir computing is considired. An example of application of the technique for the problem of classification of the electrocardiogram by the type of arrhythmia is presented.

Машинное обучение в исследованиях медико-биологических и социально-экономических данных: сборник научных трудов / Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого; под редакцией К. А. Найденовой [и др.]. — Санкт-Петербург: ПОЛИТЕХ-ПРЕСС, 2020 (Санкт-Петербург, 2020). — 1 файл (12,3 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Содерж. и рез. на англ. яз. — Электронная копия печатной публикации 2020 г. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать). — <URL:http://elib.spbstu.ru/dl/2/id20-58.pdf>. — DOI 10.18720/SPBPU/2/id20-58. — Текст: электронный