The 10 references with contexts in paper A. Chernyshev S., S. Chernyshev L., А. Чернышев С., С. Чернышев Л. (2016) “Моделирование нейронной сети с учетом биологических свойств нейрона // Neuron Network Simulation Taking into Consideration the Biological Properties of Neuron” / spz:neicon:technomag:y:2014:i:1:p:510-520

1
Burkitt A.N. A review of the integrate-and-fire neuron model: I. Homogeneous synaptic input // Biological Cybernetics. 2006. Vol. 95, no. 1. P. 1-19. DOI: 10.1007/s00422-006-00686
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1866
    Prefix
    В связи с этим актуальной является и задача моделирования нейронной системы мозга, решение которой открывает возможность применить новые принципы при построении искусственного интеллекта. Моделирование нейрона как биологического элемента имеет большую историю. Начиная с простейшей модели порогового интегратора (Integrate-and-fire)
    Exact
    [1]
    Suffix
    и знаменитой работы А. Ходжкина и Э. Хаксли [2], заканчивая математически нагруженной моделью Хиндмарш-Роуз (Hindmarsh–Rose model) [3] и много-компартментными моделями нейронной кабельной теории [4].

2
Hodgkin A., Huxley A. A quantitative description of membrane current and its application to conduction and excitation in nerve // J. Physiol. 1952. Vol. 117. P. 500-544.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=1913
    Prefix
    В связи с этим актуальной является и задача моделирования нейронной системы мозга, решение которой открывает возможность применить новые принципы при построении искусственного интеллекта. Моделирование нейрона как биологического элемента имеет большую историю. Начиная с простейшей модели порогового интегратора (Integrate-and-fire) [1] и знаменитой работы А. Ходжкина и Э. Хаксли
    Exact
    [2]
    Suffix
    , заканчивая математически нагруженной моделью Хиндмарш-Роуз (Hindmarsh–Rose model) [3] и много-компартментными моделями нейронной кабельной теории [4]. Как итог, исследования в области высшей нервной деятельности отечественных и зарубежных ученых сформировали устойчивое представление о принципах записи и обработки информации в нейронах [5].

3
Hindmarsh J.L., Rose R.M. A model of neuronal bursting using three coupled first order differential equations // Proceedings of The Royal Society of London. Series B, Biological Sciences. 1984. Vol. 221, no. 1222. P. 87-102. DOI: 10.1098/rspb.1984.0024
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2003
    Prefix
    Начиная с простейшей модели порогового интегратора (Integrate-and-fire) [1] и знаменитой работы А. Ходжкина и Э. Хаксли [2], заканчивая математически нагруженной моделью Хиндмарш-Роуз (Hindmarsh–Rose model)
    Exact
    [3]
    Suffix
    и много-компартментными моделями нейронной кабельной теории [4]. Как итог, исследования в области высшей нервной деятельности отечественных и зарубежных ученых сформировали устойчивое представление о принципах записи и обработки информации в нейронах [5].

4
Rall W. Core conductor theory and cable properties of neurons // In: Pollock D.M., ed. Comprehensive Physiology. Wiley, 2011. P. 39-97. DOI: 10.1002/cphy.cp010103
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2066
    Prefix
    Начиная с простейшей модели порогового интегратора (Integrate-and-fire) [1] и знаменитой работы А. Ходжкина и Э. Хаксли [2], заканчивая математически нагруженной моделью Хиндмарш-Роуз (Hindmarsh–Rose model) [3] и много-компартментными моделями нейронной кабельной теории
    Exact
    [4]
    Suffix
    . Как итог, исследования в области высшей нервной деятельности отечественных и зарубежных ученых сформировали устойчивое представление о принципах записи и обработки информации в нейронах [5]. Наряду с упрощенным представлением нейрона, как логического элемента в нейронной сети [6, 7], более детальное представление позволяет представлять настоящий нейрон, как аналоговый элемент с сост

5
Хьюбел Д., Стивенс Ч., Кэнделл Э. и др. Мозг: сб. статей: пер. с англ. / Под ред. П.В. Симонова. М.: Мир, 1982. 194 с.
Total in-text references: 3
  1. In-text reference with the coordinate start=2255
    Prefix
    Хаксли [2], заканчивая математически нагруженной моделью Хиндмарш-Роуз (Hindmarsh–Rose model) [3] и много-компартментными моделями нейронной кабельной теории [4]. Как итог, исследования в области высшей нервной деятельности отечественных и зарубежных ученых сформировали устойчивое представление о принципах записи и обработки информации в нейронах
    Exact
    [5]
    Suffix
    . Наряду с упрощенным представлением нейрона, как логического элемента в нейронной сети [6, 7], более детальное представление позволяет представлять настоящий нейрон, как аналоговый элемент с состоянием, хранящий и генерирующий информацию.

  2. In-text reference with the coordinate start=11264
    Prefix
    На рис. 4 показан частотно-модулированный импульсный сигнал, полученный из описанной модели нейрона для четырех импульсов. Рис.4. Последовательность импульсов Сравнение его с экспериментальными данными
    Exact
    [5]
    Suffix
    свидетельствует о хорошем совпадении по форме. Синапс как детектор сигнала Отдельной проблемой, решению которой уделяют внимание многие специалисты, является определение принципа управления синапсами с помощью поступающих на них ЧМ импульсных последовательностей.

  3. In-text reference with the coordinate start=11700
    Prefix
    Синапс как детектор сигнала Отдельной проблемой, решению которой уделяют внимание многие специалисты, является определение принципа управления синапсами с помощью поступающих на них ЧМ импульсных последовательностей. Ведь в зависимости от информации, которую они несут, синапсы могут обеспечивать как возбуждение, так и торможение. Синаптический механизм в настоящее время исследован
    Exact
    [5]
    Suffix
    и заключается в обеспечении проводимости синаптической щели за счет того, что в нее по приходе импульсного сигнала к синапсу в течение примерно 0,1 мс выбрасывается медиатор, передающий заряд. В результате, чем выше частота повторения импульсов в сигнале, тем больше молекул медиатора выделяется в синапсе, и тем выше в управляемом дендрите потенциал, от которого зависит ча

6
Маккаллок У.С., Питс У. Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности // Автоматы: сб.: пер. с англ. / под ред. К.Э. Шеннона, Дж. Маккарти. М.: Изд-во иностранной лит-ры, 1956. С. 362-384.
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2397
    Prefix
    Как итог, исследования в области высшей нервной деятельности отечественных и зарубежных ученых сформировали устойчивое представление о принципах записи и обработки информации в нейронах [5]. Наряду с упрощенным представлением нейрона, как логического элемента в нейронной сети
    Exact
    [6, 7]
    Suffix
    , более детальное представление позволяет представлять настоящий нейрон, как аналоговый элемент с состоянием, хранящий и генерирующий информацию. Однако точная симуляция детальных биологических моделей может быть слишком сложной, и создание нейронных абстракций, которые бы могли бы свести нюансы работы нейрона, как биологического элемента, и требующих меньших издержек, является

7
Hopfield J.J. Neural network and physical system with emergent collective computation abilities // Proceedings of the National Academy of Sciences of the United States of America. 1982. Vol. 79, no. 8. P. 2554-2558. DOI: 10.1073/pnas.79.8.2554
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=2397
    Prefix
    Как итог, исследования в области высшей нервной деятельности отечественных и зарубежных ученых сформировали устойчивое представление о принципах записи и обработки информации в нейронах [5]. Наряду с упрощенным представлением нейрона, как логического элемента в нейронной сети
    Exact
    [6, 7]
    Suffix
    , более детальное представление позволяет представлять настоящий нейрон, как аналоговый элемент с состоянием, хранящий и генерирующий информацию. Однако точная симуляция детальных биологических моделей может быть слишком сложной, и создание нейронных абстракций, которые бы могли бы свести нюансы работы нейрона, как биологического элемента, и требующих меньших издержек, является

8
Rubinov M., Sporns O., Thivierge J.-P., Breakspear M. Neurobiologically realistic determinants of self-organized criticality in networks of spiking neurons // PLoS Computational Biology. 2011. Vol. 7, no. 6. Art. no. e1002038. DOI: 10.1371/journal.pcbi.1002038
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=3748
    Prefix
    Разрешение или запрещение генерации импульсов (возбуждение или торможение) в нейроне осуществляется с помощью синапсов 5, управляемых терминальными волокнами 4, идущими от аксонов других нейронов. Рис. 1. Вид нейрона Генерируемые импульсы складываются в ядре с определенными запаздываниями по времени
    Exact
    [8]
    Suffix
    , образуя аналоговый сигнал в виде сложной последовательности импульсов, поступающей в подводящую линию для передачи к другим нейронам или к исполнительным нервным окончаниям. Отдельные импульсы, будь то генерируемые в центрах зрения, мышления или движения, практически одинаковы, но в зависимости от записанной информации они следуют с разной частотой.

9
Smith L.S. Implementing Neural Models in Silicon. Section 5.4: Implementing spiking neurons // In: Handbook of Nature-Inspired and Innovative Computing: Integrating Classical Models with Emerging Technologies / A.Y. Zomaya, ed. Springer US, 2006. P. 459.
Total in-text references: 2
  1. In-text reference with the coordinate start=4278
    Prefix
    Отдельные импульсы, будь то генерируемые в центрах зрения, мышления или движения, практически одинаковы, но в зависимости от записанной информации они следуют с разной частотой. Таким образом, информация, хранящаяся в нейронах, переносится фактически с помощью частотно-импульсной модуляции
    Exact
    [9]
    Suffix
    (иногда ее называют частотным кодированием). Сложение же и комбинации таких сигналов от множества разных нейронов создает сложные информационные потоки. Рис. 2. Импульс в нейроне Изучение отдельных импульсов (рис. 2) в аксоне приводит также к следующим выводам.

  2. In-text reference with the coordinate start=13467
    Prefix
    Такой подход позволяет опустить детальные биохимические уравнения динамики нейрона, но, тем не менее, в определённом приближении повторить эту динамику. Частотно-импульсная модуляция имеет много общего с частотным кодированием нейронов (spike rate coding
    Exact
    [9]
    Suffix
    ), что естественным образом вписалось в контекст данной модели. Приведенная в настоящей статье модель нейрона, с одной стороны, позволяет формализовать происходящие в нем процессы, а с другой стороны, может быть положена в основу создания искусственных интеллектуальных систем обработки информации.

10
Лазоренко О.В., Черногор Л.Ф. Сверхширокополосные сигналы и физические процессы. 1. Основные понятия, модели и методы описания // Радиофизика и радиоастрономия. 2008. Т. 13, No. 2. С. 166-195. Science and Education of the Bauman MSTU,
Total in-text references: 1
  1. In-text reference with the coordinate start=6233
    Prefix
    направляющей линии, по которой распространяется импульс (рис. 2), то процессы, возникающие в этой линии, будут полностью идентичными процессам, происходящим в некоторой эквивалентной распределенной направляющей линии с воздушным заполнением. Сигнал длительностью 0,1 нс обладает шириной спектра, равной 10 ГГц, поэтому такой сигнал следует отнести к типу сверхширокополосных
    Exact
    [10]
    Suffix
    (ultra-wideband). Учитывая, что по сравнению с такими линиями дендрит отличается лишь масштабом времени, пропорциональным замедлению, в измененном масштабе сигналы, распространяющиеся по нему можно также рассматривать, как сверхширокополосные.