Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/50756
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Eskov, V. M. | - |
dc.contributor.author | Kulaev, S. V. | - |
dc.contributor.author | Popov, U. M. | - |
dc.date.accessioned | 2013-11-05T06:50:37Z | - |
dc.date.available | 2013-11-05T06:50:37Z | - |
dc.date.issued | 2004 | - |
dc.identifier.uri | http://elib.bsu.by/handle/123456789/50756 | - |
dc.description.abstract | The problem of respiratory neuron networks (RNN) stationary regime’s identification was discussed. The method of minimal realization according to behaviorist approach was presented. It is based on compartmental-cluster theory of RNN when the order m of model presents the number of compartments. The software provides the identification of optimum interval of stimulus time – length according to calculation of the Perron roots of matrices A. The biological interpretation of the method is presented for one class of biological dynamic system (BDS) - respiratory neuron network. | ru |
dc.language.iso | en | ru |
dc.publisher | Минск: БГУ | ru |
dc.subject | ЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатика | ru |
dc.title | Identification Of Stationary And Unstationary Regimes Of Respiratory Neuron Network With Computer Using | ru |
dc.type | Article | ru |
Располагается в коллекциях: | 2004. Международная конференция “Моделирование процессов и систем” |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.