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J-GLOBAL ID:202102243972542861   整理番号:21A0566260

Izhikevichニューロンモデルのスパイクデータの非線形時系列解析【JST・京大機械翻訳】

Nonlinear Time Series Analysis of Spike Data of Izhikevich Neuron Model
著者 (4件):
資料名:
巻: 2020  号: ISOCC  ページ: 203-204  発行年: 2020年 
JST資料番号: W2441A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: アメリカ合衆国 (USA)  言語: 英語 (EN)
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ニューロンネットワークのバーストパターンが脳における情報処理において重要な役割を果たすことはよく知られている。バーストパターンを生成する数学的ニューロンモデルを使用するモデルの構築は,そのようなモデルが,実際の生物学的神経データと比較して,研究しやすく,より接近しやすいので,有利であると考える。本研究では,Izhikevichニューロンモデルを用いてバーストパターンを生成し,Izhikevichニューロンデータに再帰プロット密度エントロピーを適用した。Copyright 2021 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】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (1件):
分類
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図形・画像処理一般 
タイトルに関連する用語 (3件):
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