350 rub
Journal Neurocomputers №2 for 2013 г.
Article in number:
Homeostatic neuronet
Authors:
Y.V. Albegov, D.V. Butenko. L.N. Butenko
Abstract:
In the parer "Homeostatic neuronet" by authors Ye.V. Albegov, D.V. Butenko, L.N. Butenko the conception of artificial homeostatic oscillatory neural network is considered. In the beginning of article the model of basic homeostatic control system - homeostat, ? is represented. Also the structure, properties, control method, specifics, the difference from other adaptive system and mathematical formulation by Kalman of homeostatic control mechanism are described. Then authors are considered the fundamental known propositions and structures typical for elementary neural networks. With a glance on Stepanov-s and Kogan-s medical research of structure and activity of brain and the fact confirmed the presence homeostatic mechanisms of interaction natural neural ensembles, the concept of meridional homeostatic model of human body organs interaction is considered in the capacity of new neural network of homeostatic type. The conceptual description of models, starting by neural homeostatic interaction and ending by the model of homeostatic oscillatory neural network typical for human nervous system is represented. The structure, properties, features and potential are also described.
Pages: 45-53
References
  1. Горски Ю.М., СтепановА.М., Теслинов А.Г. Гомеостатика: гармония в игре противоречий. Иркутск: Репроцентр А1. 2008.
  2. Теслинов А.Г. Развитие систем управления: методология и концептуальные структуры. М.: Глобус. 1998.
  3. Степанов А.М. Основы медицинской гомеостатики. Лекции по теории и практике биоинформационных коррекций / Воронеж: МОДЭК. 1994.
  4. Уфимцев Р. Когнитивный уровень // http://www.metaphor.ru/er/misc/cognitive_level_01.xml
  5. Степанов А.М. Нейрокибернетические аспекты рефлексивных процессов // Междунар. науч-практ. журнал «Рефлексивные процессы и управление». 2003. № 2. Т. 3. С. 57-69.
  6. Степанов А.М., Агафонов Б.Е. Гомеостатические механизмы формирования сознания. Теоретическая модель процессов осознавания // Сознание и Физическая Реальность. 2002. № 1. С. 28-44.
  7. Коган А.Б.Элементарный нейронный ансамбль как гомеостатический модуль коры мозга // Применение медицинской техники в хирургии. Иркутск: 1985. С. 68.
  8. Албегов Е.В., Бутенко Д.В., Бутенко Л.Н. Концепция гомеостатической нейронной сети // Труды Конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «IS&IT`11». В 4-х т. Т. 1. Доклады секций междунар. науч.-техн. конференций «AIS`11» и «CAD-2011» / ФГОУ ВПО «Южный федеральный ун-т» [и др.]. М.: 2011. C. 107-108.
  9. Албегов Е.В., Бутенко Д.В., Бутенко Л.Н. Уровни реальности и гомеостатические механизмы нейронных сетей // Изв. ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах». Вып. 12. Межвуз. сб. науч. ст. Волгоград: ВолгГТУ. 2011. № 11. C. 38-42.
  10. AlbegovYe.V., ButenkoD.V., Butenko L.N. The conception of homeostatic neural network // Proceedings of the Congress on intelligent systems and information technologies «IS&IT`11». V. 4: [abst.] / SFU [et al.]. Moscow: 2011. P. 85.
  11. Albegov Ye.V. Homeostatic approach to making biomodels / Ye.V. Albegov, D.V. Butenko, L.N. Butenko // Proceedings of Applications of Computer and Information Sciences to Nature Research 2010. ACISNR 2010, May 5-7, 2010. State Univer. of N.Y. at Fredonia. N. Y. (USA): 2010. Р. 5-6.
  12. AlbegovYe.V., ButenkoD.V.,  ButenkoL.N. The Wu Xing Theory and Homeostatic Interaction of Organs // Chinese Medicine. 2010. V. 1. № 2. Р. 45-48.
  13. Албегов Е.В., Бутенко Д.В., Бутенко Л.Н. Построение гомеостатических моделей взаимодействия органов человеческого тела // Известия ВолгГТУ. Серия «Актуальные проблемы управления, вычислительной техники и информатики в технических системах». Вып. 7. Межвуз. сб. науч. ст. Волгоград: ВолгГТУ. 2009.  № 12.  C. 55-58.
  14. Осцилляторные нейронные сети // http://ru.wikipedia.org/wiki/Осцилляторные_нейронные_сети
  15. Ваграмян З.А. Осцилляторная нервная сеть в закрытых системах мозга // Вестник РАУ. Серия физ.-мат. и естеств. науки. 2008. № 1. С. 102-107.
  16. Борисюк Г.Н. Осцилляторные нейронные сети. Математические результаты и приложения // http://masters.donntu.edu.ua/2001/fvti/kuznetsov/diss/lib/neuroosc/index.htm
  17. Борисюк Р.М. Модель детекции новизны на основе осцилляторной нейронной сети с разреженной памятью // http://library.mephi.ru/data/scientific-sessions/2001/Neuro_1/2288.html
  18. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. М.: Вильямс. 2006.
  19. What Is Traditional Chinese Medicine - //http://www.tcmworld.org/what_is_tcm/
  20. A Model of Juxtaposition, Explanation and Integration: relating Western Medical Biociences and Traditional Chinese Medicine //http://www.acucentre.com.au
  21. Гуржин С.Г., Каплан М.Б., Харламова Н.С. Система управления формированием неоднородных 3D-магнитотерапев­тических воздействий и измерения их биотропных параметров // Нейрокомпьютеры: разработка применение. 2012. № 3. С. 152-156.
  22. Мостовый И.Я.Уточнение модели электрона // Нейрокомпьютеры: разработка применение. 2012.  № 1. С. 50-55.
  23. Черепенин В.А., Дмитриев А.С., Быстров Р.П., Перунов Ю.М., Дмитриев В.Г. Современные космические системы связи и особенности их развития // Нейрокомпьютеры: разработка применение. 2011.  № 10.  С. 4-19.