Імітаційна імовірнісна модель дендрита нейрона
В роботі запропонована імітаційна теоретико-ймовірнісна модель дендрита нейрона, алгоритм 
 моделювання реалізовано в програмі імітації дендритного дерева. Дендрит нейрона розглядається як 
 упорядкована множина сегментів, кожен з яких закінчується точкою розгалуження чи кінцем дендр...
Saved in:
| Published in: | Математичні машини і системи |
|---|---|
| Date: | 2006 |
| Main Author: | |
| Format: | Article |
| Language: | Ukrainian |
| Published: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2006
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58963 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Cite this: | Імітаційна імовірнісна модель дендрита нейрона / Я.С. Бондаренко // Мат. машини і системи. — 2006. — № 1. — С. 13-27. — Бібліогр.: 26 назв. — укр. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| _version_ | 1862703159567187968 |
|---|---|
| author | Бондаренко, Я.С. |
| author_facet | Бондаренко, Я.С. |
| citation_txt | Імітаційна імовірнісна модель дендрита нейрона / Я.С. Бондаренко // Мат. машини і системи. — 2006. — № 1. — С. 13-27. — Бібліогр.: 26 назв. — укр. |
| collection | DSpace DC |
| container_title | Математичні машини і системи |
| description | В роботі запропонована імітаційна теоретико-ймовірнісна модель дендрита нейрона, алгоритм 
моделювання реалізовано в програмі імітації дендритного дерева. Дендрит нейрона розглядається як 
упорядкована множина сегментів, кожен з яких закінчується точкою розгалуження чи кінцем дендрита, при 
цьому довжина сегмента, кут між сегментами, крок, з яким проходиться сегмент, відстань між точками 
росту піддерев, число кроків в сегменті та інші числові характеристики є випадковими величинами. У 
модель дендрита закладаються розподіли величини кута між материнським і дочірнім сегментами, 
величини проміжного кута, розподіл кроку, з яким проходиться сегмент, імовірність розгалуження 
сегмента, імовірність продовження росту сегмента з піддеревами та без піддерев, імовірність появи 
піддерева, імовірність формування сегмента як сегмента з піддеревами та без піддерев. Роботу 
алгоритму моделювання, адекватність описання реального дендрита моделлю проілюстровано на 
прикладі моделювання дендритів Пуркін’є клітини. Адекватність моделі реальному дендриту Пуркін’є 
клітини встановлюється через перевірку статистичних гіпотез про збіг розподілів та параметрів 
розподілів моделі й реального дендрита нейрона.
В работе предложена имитационная теоретико-вероятностная модель дендрита нейрона, 
алгоритм моделирования реализован в программе имитации дендритного дерева. Дендрит нейрона 
рассматривается как упорядоченное множество сегментов, каждый сегмент заканчивается точкой 
ветвления или концом дендрита, при этом длина сегмента, угол между сегментами, шаг, с которым 
оператор проходит сегмент, расстояние между точками роста поддеревьев, число шагов оператора в 
сегменте и другие числовые характеристики являются случайными величинами. В модель дендрита 
закладываются распределения величины угла между материнским и дочерним сегментами, величины 
промежуточного угла, распределение шага, с которым проходится сегмент, вероятность ветвления 
сегмента, вероятность продолжения роста сегмента с поддеревьями и без поддеревьев, вероятность 
появления поддерева на сегменте, вероятность формирования сегмента как сегмента с поддеревьями и 
без поддеревьев. Работу алгоритма моделирования, адекватность описания реального дендрита моделью 
проиллюстрировано на примере моделирования дендритов Пуркинье клетки.
The present study offers an imitative theoretical-probability model of dendritic tree. The algorithm of 
simulation of the dendrite is realized in the program of imitation of dendritic tree. Dendrite of neuron is an ordered set 
of segments, each of them ends with a branch point (branching is binary) or an end of dendrite. Lengths of segments, 
angles between segments, sampling intervals, distances between growth points of the subtrees, the number of 
sampling intervals in segment and other numerical characteristics are random variables. The distribution of the value 
of the angle between the mother and the daughter segments, distribution of the value of the intermediate angle, 
distribution of the length of the sampling intervals, probability of the branching of segments, probability of the growth 
continuation of segments with subtrees and segments without subtrees, probability of the occurrence of subtree, 
probability of the forming of the segment as the segment with subtrees and the segment without subtrees are 
substituted in probability model. The work of algorithm and the adequacy of probability model of dendrite tree are 
verified on the example of Purkinje cells.
|
| first_indexed | 2025-12-07T16:47:10Z |
| format | Article |
| fulltext | |
| id | nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-58963 |
| institution | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| issn | 1028-9763 |
| language | Ukrainian |
| last_indexed | 2025-12-07T16:47:10Z |
| publishDate | 2006 |
| publisher | Інститут проблем математичних машин і систем НАН України |
| record_format | dspace |
| spelling | Бондаренко, Я.С. 2014-04-03T10:58:13Z 2014-04-03T10:58:13Z 2006 Імітаційна імовірнісна модель дендрита нейрона / Я.С. Бондаренко // Мат. машини і системи. — 2006. — № 1. — С. 13-27. — Бібліогр.: 26 назв. — укр. 1028-9763 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58963 519.2+612.8 В роботі запропонована імітаційна теоретико-ймовірнісна модель дендрита нейрона, алгоритм 
 моделювання реалізовано в програмі імітації дендритного дерева. Дендрит нейрона розглядається як 
 упорядкована множина сегментів, кожен з яких закінчується точкою розгалуження чи кінцем дендрита, при 
 цьому довжина сегмента, кут між сегментами, крок, з яким проходиться сегмент, відстань між точками 
 росту піддерев, число кроків в сегменті та інші числові характеристики є випадковими величинами. У 
 модель дендрита закладаються розподіли величини кута між материнським і дочірнім сегментами, 
 величини проміжного кута, розподіл кроку, з яким проходиться сегмент, імовірність розгалуження 
 сегмента, імовірність продовження росту сегмента з піддеревами та без піддерев, імовірність появи 
 піддерева, імовірність формування сегмента як сегмента з піддеревами та без піддерев. Роботу 
 алгоритму моделювання, адекватність описання реального дендрита моделлю проілюстровано на 
 прикладі моделювання дендритів Пуркін’є клітини. Адекватність моделі реальному дендриту Пуркін’є 
 клітини встановлюється через перевірку статистичних гіпотез про збіг розподілів та параметрів 
 розподілів моделі й реального дендрита нейрона. В работе предложена имитационная теоретико-вероятностная модель дендрита нейрона, 
 алгоритм моделирования реализован в программе имитации дендритного дерева. Дендрит нейрона 
 рассматривается как упорядоченное множество сегментов, каждый сегмент заканчивается точкой 
 ветвления или концом дендрита, при этом длина сегмента, угол между сегментами, шаг, с которым 
 оператор проходит сегмент, расстояние между точками роста поддеревьев, число шагов оператора в 
 сегменте и другие числовые характеристики являются случайными величинами. В модель дендрита 
 закладываются распределения величины угла между материнским и дочерним сегментами, величины 
 промежуточного угла, распределение шага, с которым проходится сегмент, вероятность ветвления 
 сегмента, вероятность продолжения роста сегмента с поддеревьями и без поддеревьев, вероятность 
 появления поддерева на сегменте, вероятность формирования сегмента как сегмента с поддеревьями и 
 без поддеревьев. Работу алгоритма моделирования, адекватность описания реального дендрита моделью 
 проиллюстрировано на примере моделирования дендритов Пуркинье клетки. The present study offers an imitative theoretical-probability model of dendritic tree. The algorithm of 
 simulation of the dendrite is realized in the program of imitation of dendritic tree. Dendrite of neuron is an ordered set 
 of segments, each of them ends with a branch point (branching is binary) or an end of dendrite. Lengths of segments, 
 angles between segments, sampling intervals, distances between growth points of the subtrees, the number of 
 sampling intervals in segment and other numerical characteristics are random variables. The distribution of the value 
 of the angle between the mother and the daughter segments, distribution of the value of the intermediate angle, 
 distribution of the length of the sampling intervals, probability of the branching of segments, probability of the growth 
 continuation of segments with subtrees and segments without subtrees, probability of the occurrence of subtree, 
 probability of the forming of the segment as the segment with subtrees and the segment without subtrees are 
 substituted in probability model. The work of algorithm and the adequacy of probability model of dendrite tree are 
 verified on the example of Purkinje cells. uk Інститут проблем математичних машин і систем НАН України Математичні машини і системи Обчислювальні системи Імітаційна імовірнісна модель дендрита нейрона Имитационная вероятностная модель дендрита нейрона Imitating probabilistic model of dendritic tree of neuron Article published earlier |
| spellingShingle | Імітаційна імовірнісна модель дендрита нейрона Бондаренко, Я.С. Обчислювальні системи |
| title | Імітаційна імовірнісна модель дендрита нейрона |
| title_alt | Имитационная вероятностная модель дендрита нейрона Imitating probabilistic model of dendritic tree of neuron |
| title_full | Імітаційна імовірнісна модель дендрита нейрона |
| title_fullStr | Імітаційна імовірнісна модель дендрита нейрона |
| title_full_unstemmed | Імітаційна імовірнісна модель дендрита нейрона |
| title_short | Імітаційна імовірнісна модель дендрита нейрона |
| title_sort | імітаційна імовірнісна модель дендрита нейрона |
| topic | Обчислювальні системи |
| topic_facet | Обчислювальні системи |
| url | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/58963 |
| work_keys_str_mv | AT bondarenkoâs ímítacíinaímovírnísnamodelʹdendritaneirona AT bondarenkoâs imitacionnaâveroâtnostnaâmodelʹdendritaneirona AT bondarenkoâs imitatingprobabilisticmodelofdendritictreeofneuron |