Представление документа в формате MARC21

Поле Инд. ПП Название Значение
Тип записи a
Библиографический уровень m
001 Контрольный номер RU\SPSTU\books\282349
005 Дата корректировки 20140703182119.4
008 Кодируемые данные 091014s2009 RU a f z 000 1 rus u
020 a ISBN 978-5-397-00444-2
040 c Служба, преобразующая запись 19013582
d Организация, изменившая запись 19013582
041 a Код языка текста rus
044 a Код страны публикации RU
080 a Индекс УДК 612.82:007
080 a Индекс УДК 004.032.26
084 a Индекс другой классификации/Индекс ББК Е991.013
084 a Индекс другой классификации/Индекс ББК З818
090 a Полочн. индекс Е991.01
x Авторский знак К 31
100 1_ a Автор Кащенко Сергей Александрович
q Полное имя Кащенко С. А.
245 a Заглавие Модели волновой памяти
c Ответственность Ярославский государственный университет им. П. Г. Демидова
260 a Место издания Москва
b Издательство ЛИБРОКОМ
c Дата издания 2009
300 a Объем 286 с.
b Иллюстрации/ тип воспроизводства ил.
c Размеры 22 см
504 a Библиография Библиогр.: с. 273-286.
520 a Аннотация В настоящей книге рассматриваются модели нейронной среды, описываемой системой уравнений с запаздыванием. Каждый элемент среды (нейрон) является автогенератором, который в автономном режиме генерирует кратковременные импульсы (спайки). Обсуждаются модели синаптического взаимодействия нейронов, которое приводит к сложным колебательным режимам в системе. Изучается строение этих режимов и способы управления их структурой, то есть решается задача о выборе весов взаимодействия с целью получения аттракторов, обладающих наперед заданной структурой. Такие аттракторы интерпретируются как образы, закодированные в виде автоволн (волновая память). Решается задача об идентификации аттракторов (задача сличения образов).Система уравнений нейронной сети получена из биологических предпосылок. По смыслу задачи в нее входят большие параметры. В книге разработаны методы асимптотического исследования данной системы. Они допускают перенос на другие типы уравнений. В книге приводится физиологический факт, вытекающий из теории: объем кратковременной памяти человека коррелирует с размерностью (сложностью) сигнала ЭЭГ. Также предлагается метод идентификации зрительных стимулов по вызванным потенциалам (вынужденным электрическим колебаниям первичной зрительной коры). Книга может быть полезна как специалистам по осцилляторным нейронным сетям, так и специалистам по дифференциальным уравнениям. Она рассчитана на студентов старших курсов, аспирантов и молодых научных работников, занимающихся теорией колебаний.
653 a Ключевые слова Волновая память
a Ключевые слова Волны в нейронных системах
a Ключевые слова Дифференциально-разностные уравнения
a Ключевые слова Дифференциальные уравнения
a Ключевые слова Кибернетика
a Ключевые слова Колебания в нейронных системах
a Ключевые слова Кольцевые нейронные системы
a Ключевые слова Математическое моделирование
a Ключевые слова Модели нейронной среды
a Ключевые слова Модели памяти
a Ключевые слова Нейроинформатика
a Ключевые слова Нейрокибернетика
a Ключевые слова Нейронные системы
a Ключевые слова Нейроны
a Ключевые слова Нервная система
a Ключевые слова Осцилляторные нейронные сети
a Ключевые слова Память
a Ключевые слова Пачки спайков
a Ключевые слова Синапсы
a Ключевые слова Спайки нейронов
a Ключевые слова Уравнения с запаздыванием
a Ключевые слова Химические синапсы
700 1_ a Другие авторы Майоров Вячеслав Владимирович
q Полное имя Майоров, В. В.
920 a Оператор Стру
952 c Вид литературы К рн
954 a Дата поступления на обработку 20110215