Статья: О ПОСТРОЕНИИ ПРОСТОЙ ПРИБЛИЖЕННОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РЕАЛЬНОГО НЕЙРОНА (2025)

Читать онлайн

Предлагается простой дискретный алгоритм, моделирующий работу мультиполярного ассоциативного нейрона с синапсами, и простая приближенная математическая модель синапса. Коэффициенты моделей находятся путем решения задачи идентификации по результатам измерений входов и выходов блоков, из которых состоит структурная схема нейрона и синапса. Полученные математические модели частично отражают основные свойства реальных нейронов и синапсов. Они могут использоваться для создания искусственных нейронных сетей и систем искусственного интеллекта при математическом моделировании работы мозга человека.

Ключевые фразы: мультиполярный ассоциативный нейрон, химический синапс, спайк, ПОТЕНЦИАЛ ДЕЙСТВИЯ, пороговый принцип, постсинаптический потенциал, математическая модель, алгоритм, входной и выходной сигнал, задача идентификации, искусственная нейронная сеть
Автор (ы): Култышева Людмила Михайловна, Култышев Сергей Юрьевич
Журнал: ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ВОПРОСЫ УПРАВЛЕНИЯ

Предпросмотр статьи

Идентификаторы и классификаторы

SCI
Математика
УДК
517.977. Математическая теория управления. Оптимальное управление. Дифференциальные игры
Для цитирования:
КУЛТЫШЕВА Л. М., КУЛТЫШЕВ С. Ю. О ПОСТРОЕНИИ ПРОСТОЙ ПРИБЛИЖЕННОЙ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ МОДЕЛИ РЕАЛЬНОГО НЕЙРОНА // ПРИКЛАДНАЯ МАТЕМАТИКА И ВОПРОСЫ УПРАВЛЕНИЯ. 2025. № 1
Текстовый фрагмент статьи