Table | Card | RUSMARC | |
Allowed Actions: –
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Action 'Download' will be available if you login or access site from another network
Group: Anonymous Network: Internet |
Annotation
Объектом исследования является модели нейронов. Целью работы является использование методов бифуракционного анализа для выявления закономерностей в модели при изменение параметров и построение целочисленной нейронной модели. В работе произведен обзор этапов и задач анализа данных, приведены необходимые понятия из теория нейронных сетей, а также некоторые алгоритмы реализации модели на языке программирования Matlab. Построена схема нейронной сети в среде программирования Simulink.
Document access rights
Network | User group | Action | ||||
---|---|---|---|---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All | |||||
Internet | Authorized users SPbPU | |||||
Internet | Anonymous |
Table of Contents
- Введение
- 1 Выбор модели
- 1.1 Постановка задачи
- 1.2 Основные понятия нейронных сетей
- 1.3 Основные характеристики модели
- 2 Математические модели нейронной клетки
- 2.1 Модель LIF
- 2.2 Модель Ходжкина-Хаксли
- 2.3 Модель Ижекевича
- 3 Анализ модели Ижекевича
- 3.1 Бифуркация
- 3.2 Бифуркационный анализ
- 3.3 Анализ модели Ижекевича
- 4 Построение модели нейронной сети
- 4.1 Целочисленная модель
- 4.2 Построение модели нейрона Ижикевича
- 4.3 Построение модели синапса
- 4.4 Построение модели нейронной сети
- Приложение A
Usage statistics
Access count: 0
Last 30 days: 0 Detailed usage statistics |