Методи моделювання та ідентифікація параметрів неоднорідних анормальних неврологічних рухів у багатокомпонентних нейробіосистемах з когнітивними зворотними зв’язками
Разработаны основы математического моделирования и идентификации параметров неоднородных анормальных неврологических движений (АНР) в многокомпонентных нейробиосистемах с обратными когнитивными связями. На основе развитых авторами методов интегральных превращений и спектрального анализа для неодноро...
Saved in:
| Date: | 2021 |
|---|---|
| Main Authors: | , , |
| Format: | Article |
| Language: | Russian |
| Published: |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine
2021
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/147 |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
| Journal Title: | Problems of Control and Informatics |
Institution
Problems of Control and Informatics| id |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-147 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| institution |
Problems of Control and Informatics |
| baseUrl_str |
|
| datestamp_date |
2024-03-15T09:49:20Z |
| collection |
OJS |
| language |
Russian |
| topic |
комп’ютерне моделювання системи зі зворотним зв’язком високопродуктивні обчислення тремор анормальні неврологічні рухи багатопараметрична ідентифікація |
| spellingShingle |
комп’ютерне моделювання системи зі зворотним зв’язком високопродуктивні обчислення тремор анормальні неврологічні рухи багатопараметрична ідентифікація Petryk, Mihailo Chikrii, Arkady Mudryk, Ivan Методи моделювання та ідентифікація параметрів неоднорідних анормальних неврологічних рухів у багатокомпонентних нейробіосистемах з когнітивними зворотними зв’язками |
| topic_facet |
компьютерное моделирование системы с обратной связью высокопроизводительные вычисления тремор анормальные неврологические движения многопараметрическая идентификация комп’ютерне моделювання системи зі зворотним зв’язком високопродуктивні обчислення тремор анормальні неврологічні рухи багатопараметрична ідентифікація computer simulation feedback systems high performance computing tremor abnormal neurological movements multivariable identification |
| format |
Article |
| author |
Petryk, Mihailo Chikrii, Arkady Mudryk, Ivan |
| author_facet |
Petryk, Mihailo Chikrii, Arkady Mudryk, Ivan |
| author_sort |
Petryk, Mihailo |
| title |
Методи моделювання та ідентифікація параметрів неоднорідних анормальних неврологічних рухів у багатокомпонентних нейробіосистемах з когнітивними зворотними зв’язками |
| title_short |
Методи моделювання та ідентифікація параметрів неоднорідних анормальних неврологічних рухів у багатокомпонентних нейробіосистемах з когнітивними зворотними зв’язками |
| title_full |
Методи моделювання та ідентифікація параметрів неоднорідних анормальних неврологічних рухів у багатокомпонентних нейробіосистемах з когнітивними зворотними зв’язками |
| title_fullStr |
Методи моделювання та ідентифікація параметрів неоднорідних анормальних неврологічних рухів у багатокомпонентних нейробіосистемах з когнітивними зворотними зв’язками |
| title_full_unstemmed |
Методи моделювання та ідентифікація параметрів неоднорідних анормальних неврологічних рухів у багатокомпонентних нейробіосистемах з когнітивними зворотними зв’язками |
| title_sort |
методи моделювання та ідентифікація параметрів неоднорідних анормальних неврологічних рухів у багатокомпонентних нейробіосистемах з когнітивними зворотними зв’язками |
| title_alt |
Методы моделирования и идентификация параметров неоднородных анормальных неврологических движений многокомпонентных нейробиосистемах с когнитивными обратными связями Simulation and parameters-identification methods of heterogeneous abnormal neurological movements in multicomponent neurobiosystems with cognitive feedback |
| description |
Разработаны основы математического моделирования и идентификации параметров неоднородных анормальных неврологических движений (АНР) в многокомпонентных нейробиосистемах с обратными когнитивными связями. На основе развитых авторами методов интегральных превращений и спектрального анализа для неоднородных сред предложен новый подход к построению гибридных моделей распространения волнового сигнала, описывающего нежелательные дрожания конечности руки пациента (Т-объекта) в результате самопроизвольного сокращения скелетных мышц. за счет когнитивных воздействий отдельной группы нейронных узлов коры головного мозга (КГМ). Разработана гибридная модель нейробиосистемы, описывающая состояние и поведение Т-объектов, а именно посегментное описание 3D-элементов траекторий АНР Т-объекта с учетом матрицы когнитивных воздействий групп нейроузлов КГМ. На основе гибридных интегральных преобразований Фурье получено высокоскоростное аналитическое векторное решение модели, описывающей элементы траекторий на каждом АНР-сегменте. Предложена новая методика вычисления гибридной спектральной функции, спектральных значений и матрицы когнитивных воздействий нейроузлов КГМ, определяющих гибридное интегральное преобразование построения решения. Сформулированы и решены новые неклассические задачи многопараметрической идентификации нейросистем с обратной связью в неоднородных средах на основе минимизации функционала-невязки между траекториями наблюдения и их модельными аналогами. Построены высокопроизводительные алгоритмы идентификации амплитудно-частотных характеристик систем обратной связи для компонентной оценки влияния когнитивных обратных связей, позволяющих распараллелировать вычисления для многоядерных компьютеров. Выполнено компьютерное моделирование и идентификацию АНР-траекторий нейросистем обратной связи. |
| publisher |
V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine |
| publishDate |
2021 |
| url |
https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/147 |
| work_keys_str_mv |
AT petrykmihailo metodymodelirovaniâiidentifikaciâparametrovneodnorodnyhanormalʹnyhnevrologičeskihdviženijmnogokomponentnyhnejrobiosistemahskognitivnymiobratnymisvâzâmi AT chikriiarkady metodymodelirovaniâiidentifikaciâparametrovneodnorodnyhanormalʹnyhnevrologičeskihdviženijmnogokomponentnyhnejrobiosistemahskognitivnymiobratnymisvâzâmi AT mudrykivan metodymodelirovaniâiidentifikaciâparametrovneodnorodnyhanormalʹnyhnevrologičeskihdviženijmnogokomponentnyhnejrobiosistemahskognitivnymiobratnymisvâzâmi AT petrykmihailo metodimodelûvannâtaídentifíkacíâparametrívneodnorídnihanormalʹnihnevrologíčnihruhívubagatokomponentnihnejrobíosistemahzkognítivnimizvorotnimizvâzkami AT chikriiarkady metodimodelûvannâtaídentifíkacíâparametrívneodnorídnihanormalʹnihnevrologíčnihruhívubagatokomponentnihnejrobíosistemahzkognítivnimizvorotnimizvâzkami AT mudrykivan metodimodelûvannâtaídentifíkacíâparametrívneodnorídnihanormalʹnihnevrologíčnihruhívubagatokomponentnihnejrobíosistemahzkognítivnimizvorotnimizvâzkami AT petrykmihailo simulationandparametersidentificationmethodsofheterogeneousabnormalneurologicalmovementsinmulticomponentneurobiosystemswithcognitivefeedback AT chikriiarkady simulationandparametersidentificationmethodsofheterogeneousabnormalneurologicalmovementsinmulticomponentneurobiosystemswithcognitivefeedback AT mudrykivan simulationandparametersidentificationmethodsofheterogeneousabnormalneurologicalmovementsinmulticomponentneurobiosystemswithcognitivefeedback |
| first_indexed |
2025-10-30T02:48:42Z |
| last_indexed |
2025-10-30T02:48:42Z |
| _version_ |
1847373355985928192 |
| spelling |
oai:ojs2.jais.net.ua:article-1472024-03-15T09:49:20Z Методы моделирования и идентификация параметров неоднородных анормальных неврологических движений многокомпонентных нейробиосистемах с когнитивными обратными связями Методи моделювання та ідентифікація параметрів неоднорідних анормальних неврологічних рухів у багатокомпонентних нейробіосистемах з когнітивними зворотними зв’язками Simulation and parameters-identification methods of heterogeneous abnormal neurological movements in multicomponent neurobiosystems with cognitive feedback Petryk, Mihailo Chikrii, Arkady Mudryk, Ivan компьютерное моделирование системы с обратной связью высокопроизводительные вычисления тремор анормальные неврологические движения многопараметрическая идентификация комп’ютерне моделювання системи зі зворотним зв’язком високопродуктивні обчислення тремор анормальні неврологічні рухи багатопараметрична ідентифікація computer simulation feedback systems high performance computing tremor abnormal neurological movements multivariable identification Разработаны основы математического моделирования и идентификации параметров неоднородных анормальных неврологических движений (АНР) в многокомпонентных нейробиосистемах с обратными когнитивными связями. На основе развитых авторами методов интегральных превращений и спектрального анализа для неоднородных сред предложен новый подход к построению гибридных моделей распространения волнового сигнала, описывающего нежелательные дрожания конечности руки пациента (Т-объекта) в результате самопроизвольного сокращения скелетных мышц. за счет когнитивных воздействий отдельной группы нейронных узлов коры головного мозга (КГМ). Разработана гибридная модель нейробиосистемы, описывающая состояние и поведение Т-объектов, а именно посегментное описание 3D-элементов траекторий АНР Т-объекта с учетом матрицы когнитивных воздействий групп нейроузлов КГМ. На основе гибридных интегральных преобразований Фурье получено высокоскоростное аналитическое векторное решение модели, описывающей элементы траекторий на каждом АНР-сегменте. Предложена новая методика вычисления гибридной спектральной функции, спектральных значений и матрицы когнитивных воздействий нейроузлов КГМ, определяющих гибридное интегральное преобразование построения решения. Сформулированы и решены новые неклассические задачи многопараметрической идентификации нейросистем с обратной связью в неоднородных средах на основе минимизации функционала-невязки между траекториями наблюдения и их модельными аналогами. Построены высокопроизводительные алгоритмы идентификации амплитудно-частотных характеристик систем обратной связи для компонентной оценки влияния когнитивных обратных связей, позволяющих распараллелировать вычисления для многоядерных компьютеров. Выполнено компьютерное моделирование и идентификацию АНР-траекторий нейросистем обратной связи. Розроблено основи математичного моделювання та ідентифікації параметрів неоднорідних анормальних неврологічних рухів (АНР) у багатокомпонентних нейробіосистемах з когнітивними зворотними зв’язками. На основі розвинутих авторами методів інтегральних перетворень та спектрального аналізу для неоднорідних середовищ запропоновано новий підхід до побудови гібридних моделей поширення хвильового сигналу, що описує небажані тремтіння кінцівки руки пацієнта (Т-об’єкта) в результаті мимовільного скорочення скелетних м’язів за рахунок когнітивних впливів окремої групи нейронних вузлів кори головного мозку (КГМ). Розроблено гібридну модель нейробіосистеми, що описує стан і поведінку Т-об’єктів, а саме, посегментний опис 3D-елементів траєкторій АНР Т-об’єкта з урахуванням матриці когнітивних впливів груп нейровузлів КГМ. На основі гібридних інтегральних перетворень Фур’є отримано високошвидкісний аналітичний векторний розв’язок моделі, що описує елементи траєкторій на кожному АНР-сегменті. Запропоновано нову методику обчислення гібридної спектральної функції, спектральних значень та матриці когнітивних впливів нейровузлів КГМ, що визначають гібридне інтегральне перетворення побудови розв’язку. Сформульовано та розв’язано нові некласичні задачі багатопараметричної ідентифікації нейросистем зі зворотним зв’язком в неоднорідних середовищах на основі мінімізації функціоналу-нев’язки між траєкторіями спостереження та їх модельними аналогами. Побудовано високопродуктивні алгоритми ідентифікації амплітудно-частотних характеристик систем зворотного зв’язку для компонентного оцінювання впливу когнітивних зворотних зв’язків, що дозволяють розпаралелювання обчислень для багатоядерних комп’ютерів. Виконано комп’ютерне моделювання та ідентифікацію АНР-траєкторій нейросистем зворотного зв’язку. The foundations of mathematical modeling and identification of parameters of heterogeneous abnormal neurological movements (ANM) in multicomponent neuro-biosystems with cognitive feedback have been developed. Based on the methods of integral transformations and spectral analysis developed by the authors for heterogeneous media, a new approach to the construction of hybrid models of wave signal propagation is proposed that describes unwanted tremors of the patient's arm (T-object) as a result of an unconstrained contraction of skeletal muscles due to the cognitive effects of a certain group of neural nodes in the cortex cerebral (CC). A hybrid model of a neuro-biosystem is developed, which describes the state and behavior, namely, the segment-by-segment description of 3D elements of the ANM trajectories of the T-object, taking into account the matrix of cognitive influences of the groups of neuro nodes of the CC. On the basis of hybrid integral Fourier transforms a high-speed analytical vector solution of the model is obtained, which describes the elements of the trajectories on each AND-segment. A new method for calculating of hybrid spectral function, spectral values and matrix of cognitive influences of CC neuronodes is proposed, which determine hybrid integral transformation of solution construction. New non-classical problems of multi-parameter identification of neuro-feedback systems in heterogeneous media based on minimization of the residual functional between observation trajectories and their model analogs are formulated and solved. High-performance algorithms of the amplitude-frequency characteristics identifying of a feedback-system in analytical expressions for the gradients of the residual functional have been constructed, which allow parallel-computations on multicore computers. Computer modeling and identification of ANM trajectories of the studied neuro-feedback-system have been performed. V.M. Glushkov Institute of Cybernetics of NAS of Ukraine 2021-03-31 Article Article application/pdf https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/147 10.34229/1028-0979-2021-3-2 Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; Том 66 № 3 (2021): Міжнародний науково-технічний журнал "Проблеми керування та інформатики"; 18-33 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics; Том 66 № 3 (2021): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 18-33 International Scientific Technical Journal "Problems of Control and Informatics"; Vol. 66 No. 3 (2021): International Scientific and Technical Journal "PROBLEMS OF CONTROL AND INFORMATICS"; 18-33 2786-6505 2786-6491 10.34229/1028-0979-2021-3 ru https://jais.net.ua/index.php/files/article/view/147/238 Copyright (c) 2021 Mihailo Petryk, Arkady Chikrii, Ivan Mudryk https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |