"Письма в журнал технической физики"
Вышедшие номера
Оценка амплитуды внешнего периодического воздействия при помощи малой спайковой нейронной сети в радиофизическом эксперименте
Российский научный фонд, 17-72-30003
Пономаренко В.И. 1,2,3, Кульминский Д.Д. 1,2,3, Андреев А.В. 3, Прохоров М.Д. 1,3
1Саратовский филиал Института радиотехники и электроники им. В.А. Котельникова РАН, Саратов, Россия
2Саратовский национальный исследовательский государственный университет им. Н.Г. Чернышевского, Саратов, Россия
3Университет Иннополис, Иннополис, Россия
Email: ponomarenkovi@gmail.com, kulminskydd@gmail.com, andreevandrei1993@gmail.com, mdprokhorov@yandex.ru
Поступила в редакцию: 25 августа 2020 г.
В окончательной редакции: 25 августа 2020 г.
Принята к печати: 2 ноября 2020 г.
Выставление онлайн: 17 декабря 2020 г.

Предложен метод, позволяющий с помощью малой сети, состоящей из осцилляторов с нейроподобной динамикой, оценить амплитуду внешнего периодического воздействия. Метод основан на зависимости числа спайков, генерируемых сетью, от амплитуды внешнего сигнала. Эффективность метода продемонстрирована в радиофизическом эксперименте на примере сети, состоящей из генераторов ФитцХью-Нагумо. Ключевые слова: спайковая нейронная сеть, нейроподобные осцилляторы, модель ФитцХью-Нагумо, радиофизический эксперимент.
  1. M.I. Rabinovich, P. Varona, A.I. Selverston, H.D.I. Abarbanel, Rev. Mod. Phys., 78, 1213 (2006). DOI: 10.1103/RevModPhys.78.1213
  2. А.С. Дмитричев, Д.В. Касаткин, В.В. Клиньшов, С.Ю. Кириллов, О.В. Масленников, Д.С. Щапин, В.И. Некоркин, Изв. вузов. Прикладная нелинейная динамика, 26 (4), 5 (2018). DOI: 10.18500/0869-6632-2018-226-4-5-58
  3. R.Q. Quiroga, S. Panzeri, Principles of neural coding (CRC Press, 2013)
  4. S.A. Lobov, A.V. Chernyshov, N.P. Krilova, M.O. Shamshin, V.B. Kazantsev, Sensors, 20, 500 (2020). DOI: 10.3390/s20020500
  5. D. Yu, L. Deng, Automatic speech recognition (Springer, 2016). DOI: 10.1007/978-1-4471-5779-3
  6. N.K. Kasabov, Evolving connectionist systems: the knowledge engineering approach (Springer, 2007). DOI: 10.1007/978-1-84628-347-5
  7. M.S. Hossain, G. Muhammad, Information Fusion, 49, 69 (2019). DOI: 10.1016/j.inffus.2018.09.008
  8. S.A. Lobov, A.N. Mikhaylov, M. Shamshin, V.A. Makarov, V.B. Kazantsev, Front. Neurosci., 14, 88 (2020). DOI: 10.3389/fnins.2020.00088
  9. Z. Bing, C. Meschede, F. Rohrbein, K. Huang, A.C. Knoll, Front. Neurorobot., 12, 35 (2018). DOI: 10.3389/fnbot.2018.00035
  10. N. Novikov, B. Gutkin, Phys. Rev. E, 101, 052408 (2020). DOI: 10.1103/PhysRevE.101.052408
  11. D.M. Eidum, C.S. Henriquez, Chaos, 30, 033105 (2020). DOI: 10.1063/1.5126104
  12. A.V. Andreev, M.V. Ivanchenko, A.N. Pisarchik, A.E. Hramov, Chaos Solit. Fract., 139, 110061 (2020). DOI: 10.1016/j.chaos.2020.110061
  13. M. Rooy, Н.А. Новиков, Д.Г. Захаров, Б.С. Гуткин, Изв. вузов. Прикладная нелинейная динамика, 28 (1), 90 (2020). DOI: 10.18500/0869-6632-2020-28-1-90-97
  14. M.A. Dahlem, G. Hiller, A. Panchuk, E. Scholl, Int. J. Bifurcat. Chaos, 19, 745 (2009). DOI: 10.1142/S0218127409023111
  15. Д.Д. Кульминский, В.И. Пономаренко, И.В. Сысоев, М.Д. Прохоров, Письма в ЖТФ, 46 (4), 26 (2020). DOI: 10.21883/PJTF.2020.04.49046.18018 [Пер. версия: 10.1134/S1063785020020236].

Подсчитывается количество просмотров абстрактов ("html" на диаграммах) и полных версий статей ("pdf"). Просмотры с одинаковых IP-адресов засчитываются, если происходят с интервалом не менее 2-х часов.

Дата начала обработки статистических данных - 27 января 2016 г.