ivdon3@bk.ru
В статье рассматривается применение алгоритмов на основе искусственных нейронных сетей при работе с нестационарными сигналами, в частности биомедицинскими, такими как сигнал электроэнцефалографа, для выявления и обработки локальных особенностей сигнала. Использование при снятии ЭЭГ обычных накладных электродов ведет к появлению шумов и требует специальной обработки сигнала. Для этого применяется полосовая вевлет-фильтрация. Полученные данные подвергаются последующей обработке с использованием искусственной нейронной сети для выявления в биомедицинском сигнале информации, содержащейся в ограниченном интервале. Для обучения нейронной сети применялся метод Левенберга-Марквардта, как оптимальный и соответствующий предъявляемым требованиям.
Ключевые слова: искусственная нейронная сеть, электроэнцефалография, вейвлет-фильтрация, биомедицина, нестационарный сигнал, системный анализ
05.13.18 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
Предлагается модель взаимодействия функциональных систем различного иерархического уровня от одноклеточного организма до надсоциальных объектов. Особенностью модели являются введение в ее состав фильтров восприятия, учет волевого компонента, удобство ее применения не только в области физиологии, но и в социологии, психологии, валеологии и других науках, описывающих поведение разумных объектов. Проводится анализ сигналов осуществляющих обмен информацией между функциональными системами разного уровня иерархии. Предлагаемая модель позволяет объяснить и спрогнозировать многие психофизиологические паттерны, сопровождающие состояния расширенного сознания, и возникающие при активации резервных возможностей человека.
Ключевые слова: функциональные системы, сверхсознание, активация резервных возможностей
05.11.17 - Приборы, системы и изделия медицинского назначения