Моделювання взаємодії нейронів живої нейромережі для задач технологій штучного інтелекту

Автор(и)

  • V. Pisarenko Iнститут кібернетики АН України, Ukraine

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.35.2019.197433

Ключові слова:

нейронна мережа, штучний інтелект, математична модель нейронної мережі, управління, запізнення взаємодії, робототехніка, моделювання, запам'ятовування інформації в нервовій мережі мозку.

Анотація

Запропоновано авторську модель розповсюдження інформаційного сигналу в живій нейромережі, що актуальне для задач розробки принципів управління робото-технічними комплексами з елементами штучного інтелекту, а також є корисним для діагностики і лікування захворювань центральної нервової системи людини. Розглянута в статті нова модель взаємодії нейронів в живій нейромережі явно враховує відоме в нейрофізіології явище запізнювання у часі взаємодії групи взаємопов'язаних нейронів. Для зазначених процесів
автором вперше розроблено математичний апарат диференціальних рівнянь із запізнюючим аргументом для досить загального випадку. А саме, запропонована система рівнянь моделює збудження в групі нейронів в залежності від сукупності їх базових біохімічних параметрів, а саме від конкретної частоти коливань нейрона, величини дисипації з часом цих коливань, а також від інтенсивності впливу одного нейрона на інший. Залежність інтенсивності провідності збудження в нейромережі від зазначених біохімічних характеристик обирається за результатами експериментальних робіт.

Бібл.9




Посилання

Pisarenko V. G., “A new living neuronet model taking into account retarded interactions between neurons,” Cybernetics and Systems Analysis, 2016,Vol. 52, No. 6, p. 989–998.

Pisarenko V. G. Simulation of the Problem of Interaction of Neurons Taking Into Account the Lagging of Their Interaction //Cybernetics and Systems Analysis, 2018, Vol. 54, No. 3, p. 513–516.

Писаренко В.Г., Пакин Ю.В., Андрияшек Ю.И. О возможности

математического моделирования памяти живой нейросистемы системой дифференциальных уравнений с запаздыванием взаимодействия нейронов как вариант реализации концепции развивающихся систем по В.М.Глушкову//Междун.конф. «Сучасна інформатика: проблеми: проблеми, досягнення та перспективи розвитку/. Юбилейный сборник, посвященный 90-летию со дня

рождения В.М.Глушкова.Киев, 2013, с.108-110.

НЕЙРО Нервный импульс проведение нервного импульса .

UPL galаctic.org.ua /сlovo/ f-n2.htm.

Аршавский Ю.И. Нейронные механизмы памяти: синаптическая и

геномная гипотезы // Журнал высшей нервной деятельности.-

-61, № 6. - с. 660-674.

Минеева О.А., Анохин К.В. и др.. Подходы к изучению геномной и

синаптической пластичности в сетях нервных клеток, культивируемых на мультиэлектронных матрицах. гипотезы // Журнал высшей нервной

деятельности.- 2012.-62, №3.-С.261-269.

Мышкис А.Д. Дифференциально-разностные уравнения.// М. : Наука, 1989. - 270с.

Писаренко В. Г. Специальные периодические решения и асимптотические свойства одного класса квазилинейных дифференциальных уравнений з запаздыванием аргумента // Математическая физика. 1973. Вып. 13. С. 3-11.

Писаренко В. Г Исследование нелинейных дифференциальных и

дифференциально-разностных уравнений применительно к проблемам динамики в классической и квантовой теории поля, классической и квантовой механики//Автореферат докторской диссертации. Институт математики АН УССР. Киев, 1971г.

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-12-25