Искусственный интеллект и принятие решений
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Искусственный интеллект и принятие решений:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Искусственный интеллект и принятие решений, 2017, выпуск 2, страницы 55–73 (Mi iipr245)  

Эта публикация цитируется в 4 научных статьях (всего в 4 статьях)

Когнитивные исследования и моделирование

Дискретное моделирование межнейронных взаимодействий в мультитрансмиттерных сетях

Н. И. Базенковa, Д. Д. Воронцовb, В. Е. Дьяконоваb, Л. Ю. Жиляковаa, И. С. Захаровb, О. П. Кузнецовa, С. Г. Куливецa, Д. А. Сахаровb

a Институт проблем управления им. В. А. Трапезникова РАН, г. Москва
b Институт биологии развития им. К. Н. Кольцова РАН, г. Москва
Аннотация: Предложена дискретная модель химических несинаптических взаимодействий между нейронами, осуществляемых специфическими химическими веществами – нейротрансмиттерами. В этой модели все сигналы являются широковещательными: активность каждого нейрона может быть воспринята всеми другими нейронами, чувствительными к его нейротрансмиттеру. Отсутствие синапсов призвано показать значимость роли гетерохимических 2 механизмов взаимодействия в нервных системах. Трансмиттер-специфические нейроны описываются в виде конечных автоматов, являющихся обобщением традиционного формального нейрона. В сети из таких нейронов все связи являются функциональными, а не структурными. Эта особенность позволяет объяснить быстрые механизмы перестройки паттернов активности при генерации разных ритмов нейронными ансамблями, наблюдаемые в живых системах. Обсуждается и обосновывается выбор дискретного аппарата для моделирования гетерохимических взаимодействий.
Ключевые слова: дискретная динамика, гетерогенная нейронная система, гетерохимические взаимодействия, нейротрансмиттеры, нейромодуляция.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 15-07-02488а
17-04-00887а
17-07-00541а
Работа выполнена при частичной финансовой поддержке РФФИ (проекты № 15-07-02488а, 17-04-00887а, 17-07-00541а).
Англоязычная версия:
Scientific and Technical Information Processing, 2018, Volume 45, Issue 5, Pages 283–296
DOI: https://doi.org/10.3103/S0147688218050015
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: Н. И. Базенков, Д. Д. Воронцов, В. Е. Дьяконова, Л. Ю. Жилякова, И. С. Захаров, О. П. Кузнецов, С. Г. Куливец, Д. А. Сахаров, “Дискретное моделирование межнейронных взаимодействий в мультитрансмиттерных сетях”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2017, № 2, 55–73; Scientific and Technical Information Processing, 45:5 (2018), 283–296
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{BazVorDya17}
\by Н.~И.~Базенков, Д.~Д.~Воронцов, В.~Е.~Дьяконова, Л.~Ю.~Жилякова, И.~С.~Захаров, О.~П.~Кузнецов, С.~Г.~Куливец, Д.~А.~Сахаров
\paper Дискретное моделирование межнейронных взаимодействий в мультитрансмиттерных сетях
\jour Искусственный интеллект и принятие решений
\yr 2017
\issue 2
\pages 55--73
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/iipr245}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=29430101}
\transl
\jour Scientific and Technical Information Processing
\yr 2018
\vol 45
\issue 5
\pages 283--296
\crossref{https://doi.org/10.3103/S0147688218050015}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/iipr245
  • https://www.mathnet.ru/rus/iipr/y2017/i2/p55
  • Эта публикация цитируется в следующих 4 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Искусственный интеллект и принятие решений
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:37
    PDF полного текста:52
    Список литературы:1
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024