Logo BSU

Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ: https://elib.bsu.by/handle/123456789/50756
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorEskov, V. M.-
dc.contributor.authorKulaev, S. V.-
dc.contributor.authorPopov, U. M.-
dc.date.accessioned2013-11-05T06:50:37Z-
dc.date.available2013-11-05T06:50:37Z-
dc.date.issued2004-
dc.identifier.urihttp://elib.bsu.by/handle/123456789/50756-
dc.description.abstractThe 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.isoenru
dc.publisherМинск: БГУru
dc.subjectЭБ БГУ::ОБЩЕСТВЕННЫЕ НАУКИ::Информатикаru
dc.titleIdentification Of Stationary And Unstationary Regimes Of Respiratory Neuron Network With Computer Usingru
dc.typeArticleru
Располагается в коллекциях:2004. Международная конференция “Моделирование процессов и систем”

Полный текст документа:
Файл Описание РазмерФормат 
1_11.pdf89,8 kBAdobe PDFОткрыть
Показать базовое описание документа Статистика Google Scholar



Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.