Казанский (Приволжский) федеральный университет, КФУ
КАЗАНСКИЙ
ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
 
MUSCLE TONE CONTROL SYSTEM BASED ON LIF MODEL NEURAL NETWORK
Форма представленияСтатьи в зарубежных журналах и сборниках
Год публикации2022
Языканглийский
  • Балтина Татьяна Валерьевна, автор
  • Саченков Оскар Александрович, автор
  • Харин Никита Вячеславович, автор
  • Харин Никита Вячеславович, автор
  • Иванова Анастасия Денисовна, автор
  • Библиографическое описание на языке оригинала Ivanova A. Muscle tone control system based on LIF model neural network/A. Ivanova, N. Kharin, T. Baltina and O. Sachenkov. IEEE Xplore: VIII International Conference on Information Technology and Nanotechnology (ITNT), 2022. - P. 1-4, doi: 10.1109/ITNT55410.2022.9848650.
    Аннотация The article describes the solution to the control problem using machine learning. The article presents a model to simulate muscle tone. Based on spiking neural network control system was designed. The task of the neural network was to find a control function to maintain the muscle length. A LIF model of a spiking neural network was used. Excitatory signal was produced by muscle activity. Inhibitor signal was produced by motor neuron activity. Numerical simulations were performed and analyzed. A critical value of synapse weight was found. This value can be understood as a bifurcation parameter of the dynamic system.
    Ключевые слова spiking neural network, control system, mathematical model, artificial neural network
    Название журнала 2022 8th International Conference on Information Technology and Nanotechnology, ITNT 2022
    URL https://www.scopus.com/inward/record.uri?eid=2-s2.0-85137846165&doi=10.1109%2fITNT55410.2022.9848650&partnerID=40&md5=b73e7726b7af2603344b322f2ccdab56
    Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на эту карточку https://repository.kpfu.ru/?p_id=271201
    Файлы ресурса 
    Название файла Размер (Мб) Формат  
    Muscle_tone_control_system_based_on_LIF_model_neural_network.pdf 3,68 pdf посмотреть / скачать

    Полная запись метаданных