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J-GLOBAL ID：201802256775334827   整理番号：18A1769083

スパイキングネットワークの統計モデルのための制御解析と設計【JST・京大機械翻訳】

Control Analysis and Design for Statistical Models of Spiking Networks

著者 (3件)： Nandi Anirban (Department of Electrical and Systems Engineering, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO, USA) ,  Kafashan Mohammad Mehdi (Department of Electrical and Systems Engineering, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO, USA) ,  Ching ShiNung (Department of Biology and Biomedical Sciences and the Department of Electrical and Systems Engineering, Washington University in St. Louis, St. Louis, MO, USA)
資料名： IEEE Transactions on Control of Network Systems  (IEEE Transactions on Control of Network Systems)
巻： 5  号： 3  ページ： 1146-1156  発行年： 2018年 
JST資料番号： W2445A  ISSN： 2325-5870  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 神経回路網における活動を特性化するための一般的なアプローチは,発火率(すなわち単位時間当たり生成されるスパイク数)の観点からニューロンを記述する統計モデルの使用である。統計モデルの出力実現は,本質的に,n次元二値時系列またはパターンである。このようなモデルは一般的にデータに適合するが,与えられたスパイキングネットワークの理論的記述として,それらはまた,de novoと仮定することができる。より一般的に,それらは時間の関数として二値事象を生成するネットワークをモデル化することができる。本論文では,特定の統計的スパイキングモデル,点プロセス一般化線形モデルの可制御性を分析するために用いられる可能性のある一連の解析を厳密に開発した。この解析により,外因性入力信号を介して望ましいスパイキングパターンを誘導することの容易さまたは困難さを定量化し,したがって,基本的ネットワーク解析のためのフレームワークを提供し,また,神経刺激設計のような新しい応用に対するフレームワークを提供した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *ネットワーク ,  ニューロン ,  可制御性 ,  モデリング ,  *統計模型 ,  神経刺激 ,  キャラクタリゼーション ,  神経回路網
準シソーラス用語： ネットワーク解析 ,  一般化線形モデル ,  入力信号 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (3件)： 統計モデル ,  解析 ,  設計