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dc.contributor.authorRoberto Cesar Budzinski Neto
dc.contributor.authorBruno Rafael Reichert Boaretto
dc.contributor.authorKalel Luiz Rossi
dc.contributor.authorThiago de Lima Prado
dc.contributor.authorSergio Roberto Lopes
dc.creatorUFPR
dc.date.accessioned2024-11-13T19:17:25Z
dc.date.available2024-11-13T19:17:25Z
dc.date.issued2017-10-16
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/1884/93009
dc.description.abstractO cérebro é um dos órgãos mais complexos do corpohumano e devido à sua importância, inúmeros trabalhos com diferentesabordagens buscam ampliar o conhecimento sobre o mesmo de modoque a vida humana possa ser melhorada. Neste trabalho, utiliza-se a modelagem matemática, neste caso, o modelo de Rulkov e aabordagem por meio dos conceitos de redes para simular uma redeneural e investigar acerca da sua dinâmica. Sabe-se que redes neuraiscomo comportamento de burst podem apresentar características de não-estacionariedade, bem como multiestabilidade. Dessa forma, deseja-seinvestigar a relação entre os comportamentos citados e a topologiada rede, especificamente, como a adição de conexões não locais afetaos fenômenos de interesse. Para tal, utiliza-se as ideias de análise derecorrência, especificamente, por meio do determinismo, o qual expressaa quantidade de pontos recorrentes estão em estruturas diagonais, parainvestigar o comportamento dinâmico da redes neurais e desta formaobter mais informações acerca da influência da topologia sobre asmesmas.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.relation.ispartofII Simpósio de Métodos Numéricos em Engenharia (2017)
dc.subjectredes neurais
dc.subjectanálise de recorrência
dc.subjectanálise de dados
dc.titleEstudo da estacionariedade e multiestabilidade de redes neurais por meio de análise de recorrência
dc.typeArtigo
dc.identifier.ocs611


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