https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47008| Title: | Модель нейроподобной системы обработки сигналов в парадигме векторной психофизиологии |
| Other Titles: | Imitation of intellectual activity in the Big Data environment |
| Authors: | Храбров, В. В. Ткаченко, В. В. |
| Keywords: | материалы конференций;распознающие эталоны;нейромоторные подсистемы;командные нейроны;сферические модели;скалярное произведение;тензоры;pattern recognition;neuro-motor subsystems;command neurons;spherical models;scalar products;tensors |
| Issue Date: | 2022 |
| Publisher: | Бестпринт |
| Citation: | Храбров, В. В. Модель нейроподобной системы обработки сигналов в парадигме векторной психофизиологии / В. В. Храбров, В. В. Ткаченко // BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научный статей VIII Международной научно-практической конференции, Минск, 11-12 мая 2022 года / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2022. – С. 393–402. |
| Abstract: | Разработана модель адаптивной системы распознавания сложных сигналов с обучением, которая отвечает требованиям распараллеливания при решении задач обработки больших объемов данных на грид-вычислителях. Алгоритм работы системы дает повышение качества распознавания за счет модификации распознающих эталонов и анализируемых сигналов таким образом, что подавляет несущественные компоненты, которые присутствуют в обучающих и анализируемых сигналах, но не связаны с анализируемыми состояниями объекта. |
| Alternative abstract: | A model of an adaptive system for pattern recognizing complex signals with training has been developed. Embodiment of the model meets requirements of parallelization when solving problems on grid computers. The algorithm gives an improvement quality of recognition by modifying the recognition patterns and the analyzed signals in such a way that suppresses the non-essential components that are present in the training and analyzed signals, but are not related to the analyzed states of the object. |
| URI: | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/47008 |
| ISBN: | 978-985-7267-19-4 |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей (2022) |
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| Khrabrov_Model.pdf | 1.56 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.