The problem of berst influence on the generalized automatic neuron
Abstract
A new model of the neuron cell - the generalized automatic neuron (GAN) is considered. This model has an universal character. It combines properties of neuron-oscillator and neuron-detector. The problem of berst influence on the generalized automatic neuron is raised and solved.
References
1. Коновалов Е.В. Организация колебаний в кольце, состоящем из обобщенных нейронных клеточных автоматов возбудительного типа. В сб. "Современные проблемы математики и информатики". Вып. 8 / Яросл. гос. ун-т. Ярославль, 2006. С.52-56
2. Майоров В.В., Коновалов Е.В. Обобщенный нейронный автомат в задаче распространения волны возбуждения по нейронной сети. // Сборник научных трудов IX Всероссийской научно-технической конференции "Нейроинформатика-2007". Ч.3. М.: МИФИ, 2007. С.124-131.
3. Майоров В.В., Коновалов Е.В. Обобщенный нейронный автомат в задаче распространения волны возбуждения по нейронной сети. // Нейрокомпьютер, 2007, N 7. С.3-8.
4. Коновалов Е.В. Устойчивый колебательный режим в нейронной сети обобщенных нейронных авто¬матов-детекторов. // Моделирование и анализ информационных систем. Ярославль, 2007, т.14, N 2, с. 30-35.
5. Крюков В.И., Борисюк Г.Н., Борисюк Р.М., Кириллов А.Б., Коваленко Е.И. Метастабильные и неустойчивые состояния в мозге. Препринт. - Пущино, НЦБИ АН СССР, 1986. 112 с.
6. Майоров В.В., Мышкин И.Ю. Об одной модели функционирования нейронной сети.// Модел. динам. попул., Н.Новгород, 1990, с. 70-78.
7. Майоров В.В., Мышкин И.Ю. Математическое моделирование нейронов сети на основе уравнений с запаздыванием. // Математическое моделирование, 1990, т.2, N 11, с. 64 -76.
8. Винер Н., Розенблют А. Проведение импульсов в сердечной мышце // Кибернетический сборник. М.: Изд-во иностранной литературы, 1961. Т. 3. С. 3-56.
9. Hopfield J.J. Neural networks and physical systems mith emergent collective computational abilities // Proc. Nat. Acad. Sci. USA, 1982. V. 79. №8. P. 2554-2558.
10. Майоров В.В., Шабаршина Г.В. Сообщение о сетях W-нейронов. // Моделирование и анализ инфор¬мационных систем, Ярославль, 1997, в. 4, с. 37-50.
11. Hodgkin A. L., Huxely A. F. A quantitative description of membrane current and its applications to conduction and excitation in nerve. J. Physiol. London, v.117: p.500-544, 1952.
12. Hindmarsh J. L., Rose R. M. A model of neuronal bursting using three coupled first order differential equations. Proc R Soc London, Ser.B Biol Sci, 1984, v.221 p.87-102.
13. FitzHugh R. A. Impulses and physiological states in theoretical models of nerve membrane // Biophys. J., 1961. Vol 1, p.445-466.
14. Nagumo J. S., Arimoto S., Yoshizawa S. An active pulse transmission line simulating nerve axon. // Proc Ire, 1962, v.50 p.2061-2070.
15. Omata S., Yamaguchi Y., Shimuzi H. Entrainment among coupled limit cycle oscillator with frustration // Physica D, 1988, V. 31, P. 397-408.
16. Wilson H. R., Cowan J. D. Excitatory and Inhibitory Interactions in Localized Populations of Model Neurons. Biophysical J., v. 12, p.1-24.
17. Шабаршина Г.В. Проведение возбуждения по кольцевой структуре нейронных клеточных автоматов. // Моделирование и анализ информационных систем. Ярославль, 1994, N 2. С 116-121.
Review
For citations:
Konovalov E.V. The problem of berst influence on the generalized automatic neuron. Modeling and Analysis of Information Systems. 2007;14(3):43-49. (In Russ.)
Views:
398
Email this article 