Моделирование обучения нейрочипов, внедренных в нервную ткань

Туровский Е. А.; Кургалин С. Д.; Адаменко А. А.

База данных: Каталог библиотеки СФУ

Библиографическое описание: Туровский, Е. А. Моделирование обучения нейрочипов, внедренных в нервную ткань / Туровский Я. А., Кургалин С. Д., Адаменко А. А. - Текст : непосредственный // Цифровая обработка сигналов. - 2016. - № 1. - С. 50-56 : ил. - Библиогр.: с. 56. - ISSN 2221-2574.

Аннотация: В исследовании разработан программный комплекс для моделирования обучения нейрочипов (НЧ) с целью восстановления поврежденных нервных тканей. Данный программный комплекс использует искусственную нейронную сеть (ИНС) в качестве модели нервной ткани. Для моделирования восстановления нервной ткани разработаны модули, позволяющие сначала создать ИНС, затем повредить ее с целью моделирования процесса обучения НЧ для восстановления нервных тканей. На этапе моделирования функционирования неповрежденной нервной ткани программный комплекс используется для обучения ИНС с применением таких алгоритмов, как: алгоритм обратного распространения ошибки, усовершенствованный алгоритм обратного распространения ошибки, генетический алроритм, эволюционный алгоритм, алгоритм перебора весов. Для этапа имитирования повреждения ИНС разработаны ручное и автоматизированное изменения весовых коэффициентов ИНС. Для этапа моделирования восстановления поврежденной нервной ткани программный комплекс позволяет моделировать восстановление поврежденной сети при помощи корректирующей сети путем эволюционного отбора последней. Проведены вычислительные эксперименты, подтверждающие возможности программного комплекса по созданию, повреждению и восстановлению ИНС с целью моделирования восстановления поврежденных функций нервной ткани микрообластей мозга.

Год издания: 2016

Авторы: Туровский Е. А. , Кургалин С. Д. , Адаменко А. А.

Источник: Цифровая обработка сигналов

Выпуск: № 1

Номера страниц: 50-56

Количество экземпляров:

Читальный зал военных наук (Академгородок, 13а, 1 этаж): свободно 1 из 1 экземпляров

Показать дополнительные сведения

Теоретические аспекты оптимизации эволюционного обучения нейрочипов с использованием "изолятов"

Кургалин С. Д. и др.
2016 год

Сравнительный анализ результатов обучения искусственных нейронных сетей в задачах обработки…

Туровский Я. А. и др.
2017 год

Использование мезенхимных стволовых клеток для возможной репарации поврежденных доксорубицином…

Агрба В. З. и др.
2018 год

Моделирование обучения перцептрона распознаванию изображений

Чачхиани Т. И. и др.
2015 год

Численное моделирование электромагнитных полей: мультифизические задачи, инструменты и обучение

Бутырин П. А. и др.
2019 год

Применение информационных технологий к оценке функциональной эффективности материалов протезов…

Чумаченко Евгений Николаевич и др.
2014 год

Мышечная и нервная ткани

Усенко В. И. и др.
2019 год

Функциональное состояние различных типов регенераторно-компетентных клеток нервной ткани при…

Зюзьков Г. Н. и др.
2018 год

Участие цАМФ/РКА-опосредованных сигнальных путей в реализации функций регенераторно-компетентных…

Зюзьков Г. Н. и др.
2019 год

Моделирование импульсной характеристики системы в среде технических расчетов MATLAB

Рыболовлев Д. А. и др.
2016 год

Введение в информационное моделирование строительства

Клыков М. С. и др.
2023 год

Взаимодействие государства и НКО, действующих в сфере социально-психиатрической работы

Саралиева Зарэтхан Хаджи-Мурзаевна и др.
2017 год

Языки программирования в моделировании и обработке информации. С++

Ненашев В. А. и др.
2022 год

Социальная реабилитация

Руденко Андрей Михайлович и др.
2012 год

Акустическое и языковое моделирование в сквозных системах распознавания речи

Чучупал В. Я.
2020 год

Роль МАРK ERK1/2 и р38 в реализации ростового потенциала различных типов регенераторно…

Зюзьков Г. Н. и др.
2019 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

Моделирование обучения нейрочипов, внедренных в нервную ткань
статья из журнала

Похожие публикации