RU61044U1 - DEVICE FOR MODELING THE PROCEDURE FOR RECOGNIZING A COMPLEX DYNAMIC OBJECT - Google Patents
DEVICE FOR MODELING THE PROCEDURE FOR RECOGNIZING A COMPLEX DYNAMIC OBJECT Download PDFInfo
- Publication number
- RU61044U1 RU61044U1 RU2006140510/22U RU2006140510U RU61044U1 RU 61044 U1 RU61044 U1 RU 61044U1 RU 2006140510/22 U RU2006140510/22 U RU 2006140510/22U RU 2006140510 U RU2006140510 U RU 2006140510U RU 61044 U1 RU61044 U1 RU 61044U1
- Authority
- RU
- Russia
- Prior art keywords
- input
- output
- modeling
- model
- utility
- Prior art date
Links
Landscapes
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
Полезная модель относится к автоматике и вычислительной технике и может быть в принципе использована для статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов при моделировании процедуры распознавания сложного динамического объекта. Цель полезной модели - расширение функциональных возможностей статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов путем сопряжения многоканального устройства матричной структуры с обратной связью и устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей. Принципы работы заявленной полезной модели, реализующей фрагмент системы интеллектуальной обработки данных, заключаются в моделировании процедуры распознавания и сводятся к реализации принципа неокончательного принятия решения при оценке ожидаемого воздействия путем подсчета числа переключений субблока выявления неисправностей. В устройство дополнительно введены блок сопряжения, коммутатор, счетчик числа переключений блока выявления неисправностей, а также соответствующие связи между указанными составляющими полезной модели. Прикладные исследования были выполнены при частичной поддержке Федерального агентства по науке и инновациям совместно с Советом по грантам Президента Российской Федерации по итогам конкурса 2006 года на соискание грантов Президента России для поддержки молодых российских ученых - кандидатов наук и их научных руководителей, область знаний - "Военные и специальные технологии" (МК-9358.2006.10).The utility model relates to automation and computer technology and can, in principle, be used for statistical estimation of the frequency index of the influence of destabilizing factors when modeling the recognition procedure of a complex dynamic object. The purpose of the utility model is to expand the functionality of the statistical evaluation of the indicator of the frequency of exposure to destabilizing factors by interfacing a multi-channel device of the matrix structure with feedback and the device of Titova VB for monitoring and linearizing the transfer characteristics of multichannel converters. The operating principles of the claimed utility model that implements a fragment of an intelligent data processing system consist in modeling the recognition procedure and are reduced to the implementation of the principle of non-final decision-making in assessing the expected impact by counting the number of failures of the sub-unit for troubleshooting. An interface unit, a switch, a counter of the number of switchings of the troubleshooting unit, and also the corresponding connections between the indicated components of the utility model are additionally introduced into the device. Applied research was carried out with the partial support of the Federal Agency for Science and Innovations in conjunction with the Grants Council of the President of the Russian Federation following the 2006 competition for grants from the President of Russia to support young Russian scientists - candidates of sciences and their scientific advisers, area of expertise - Military and special technologies "(MK-9358.2006.10).
1 п. ф-лы, 3 илл.1 p. Fs, 3 ill.
Description
Полезная модель относится к автоматике и вычислительной технике и может быть в принципе использована для статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов при моделировании процедуры распознавания сложного динамического объекта [4: с.235-243].The utility model relates to automation and computer technology and can in principle be used for statistical estimation of the frequency index of the influence of destabilizing factors when modeling the recognition procedure of a complex dynamic object [4: p.235-243].
В математической кибернетике известны способы и реализующие их устройства [5: с.25-31], позволяющие осуществить весьма различные по своей природе физические реализации неформальных моделей интеллектуальной обработки данных [3, 7].In mathematical cybernetics, there are known methods and devices that implement them [5: p.25-31], which make it possible to implement very different in nature physical implementations of informal models of intelligent data processing [3, 7].
Наиболее исследованной является задача идентификации с применением вероятностных систем распознавания [2: с.99-104], что позволяет обеспечить реализацию в процессе идентификации, в том числе и при моделировании распознавания, возможностей метода статистических испытаний.The most studied is the identification problem with the use of probabilistic recognition systems [2: p.99-104], which allows for the implementation in the identification process, including when modeling recognition, the capabilities of the statistical test method.
Известны принципы функционирования и некоторые свойства многоканального устройства матричной структуры с обратной связью [1].The principles of operation and some properties of a multi-channel device of a matrix structure with feedback are known [1].
Данная матрица с обратной связью представляет собой устройство типа матрицы Штайнбуха, в которой между горизонтальными и вертикальными линейками образована обратная связь через блок нормирования.This feedback matrix is a device of the Steinbuch matrix type, in which feedback is formed between horizontal and vertical rulers through the normalization block.
Значительный практический интерес в рассматриваемом контексте представляет собой использование в качестве функционального средства многоканального устройства матричной структуры с обратной связью при моделировании процесса идентификации сложного динамического объекта, - посредством применения возможностей логических систем распознавания в интересах сбора статистических данных для последующей оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [2: с.197-200].Significant practical interest in this context is the use of a multi-channel device with a feedback matrix as a functional tool for modeling the process of identification of a complex dynamic object - by using the capabilities of logical recognition systems in the interest of collecting statistical data for the subsequent assessment of the frequency indicator of the influence of destabilizing factors [2 : p.197-200].
Наличие итеративного процесса позволяет использовать указанную матрицу с обратной связью в качестве генератора многомерных последовательностей [1]. Получение последовательности с заданными характеристиками может быть обеспечено путем подбора состава элементов матрицы и совокупности стартовых сигналов. Такая ассоциация позволит обеспечить не только произвольную гибкую перестройку связей в модели, но и организовать моделирование процедуры распознавания сложного динамического объекта в рамках структуры без увеличения числа и сложности связей.The presence of an iterative process allows you to use the specified matrix with feedback as a generator of multidimensional sequences [1]. Obtaining a sequence with desired characteristics can be achieved by selecting the composition of the matrix elements and the set of start signals. Such an association will provide not only an arbitrary flexible restructuring of the relationships in the model, but also organize modeling of the recognition procedure of a complex dynamic object within the structure without increasing the number and complexity of relationships.
В тоже время, в числе основных недостатков искомого средства, применимого в принципе при создании инвариантных к помехам линейных преобразователей, особо следует выделить ограничение функциональных возможностей и недостаточную точность оценки временных параметров исследуемого процесса внешними средствами, которые не позволяют производить моделирование с требуемым качеством в случае возникновения явлений, близких, по сути, к статистически необратимым преобразованиям.At the same time, among the main disadvantages of the desired tool, which is applicable in principle when creating linear converters invariant to noise, it is worth highlighting the limited functionality and insufficient accuracy of estimating the time parameters of the process under study by external means that do not allow modeling with the required quality in case of occurrence phenomena close, in fact, to statistically irreversible transformations.
Наиболее близким по назначению и технической сущности является устройство для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, обеспечивающее диагностирование контролируемых многоканальных преобразователей и повышение точности устройства [6]. Устройство содержит блок выявления неисправности преобразователей, блок вычисления характеристик преобразователей, инвертор и коммутатор, подключенные к преобразователям.The closest in purpose and technical essence is a device for monitoring and linearizing the transfer characteristics of multichannel converters, which ensures the diagnosis of controlled multichannel converters and improving the accuracy of the device [6]. The device comprises a converter fault detection unit, a converter characteristics calculation unit, an inverter and a switch connected to the converters.
Целью полезной модели является оценка значения показателя частоты воздействия дестабилизирующего фактора в ходе выполнения цикла операций преимущественно путем сопряжения многоканального устройства матричной структуры с обратной связью и устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей.The purpose of the utility model is to estimate the value of the frequency index of the influence of the destabilizing factor during the operation cycle, mainly by pairing the multi-channel device of the matrix structure with feedback and the device for monitoring and linearizing the transfer characteristics of multi-channel converters.
Поставленная цель достигается тем, что при моделировании процедуры распознавания сложного динамического объекта в устройство дополнительно введены коммутатор, блок сопряжения многоканального устройства матричной структуры с обратной связью и устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, счетчик числа переключений блока выявления неисправностей, соответствующие функциональные связи.This goal is achieved by the fact that, when modeling the recognition procedure of a complex dynamic object, a switch, an interface unit for a multi-channel device with a matrix structure with feedback and devices for monitoring and linearizing the transfer characteristics of multi-channel converters, a counter for the number of switchings of the fault detection unit, and corresponding functional connections are additionally introduced into the device.
В научно-технической литературе не обнаружено технических решений с указанными существенными признаками, что позволяет сделать вывод о его новизне. Не были обнаружены и устройства, в которых поставленная цель достигалась бы введенной совокупностью признаков, что позволяет сделать вывод о наличии в предложении существенных отличий.In the scientific and technical literature, no technical solutions with the indicated essential features were found, which allows us to conclude that it is new. No devices were found in which the goal would be achieved by the set of attributes introduced, which allows us to conclude that there are significant differences in the proposal.
Полезная модель поясняется описанием примера ее выполнения со ссылками на сопровождающие чертеж, на котором:The utility model is illustrated by a description of an example of its implementation with reference to the accompanying drawing, in which:
фиг.1 изображает структурную схему устройства моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта;figure 1 depicts a structural diagram of a device for modeling the recognition procedure of a complex dynamic object;
фиг.2 поясняет на функциональной схеме введение счетчика числа переключений блока выявления неисправностей устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей;figure 2 explains in a functional diagram the introduction of a counter of the number of switchings of the troubleshooting unit of the device for monitoring and linearizing the transfer characteristics of multi-channel converters;
фиг.3 - многоканальное устройство матричной структуры с обратной связью.figure 3 - multi-channel device matrix structure with feedback.
Устройство моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта содержит: генератор многомерных последовательностей 1, выполненный в виде многоканального устройства матричной структуры с обратной связью, имеющий управляющий вход 1, 2n информационных входов и 2n информационных выходов, информационные выходы которого соответствуют входам блока сопряжения 2;The device for modeling the recognition procedure of a complex dynamic object contains: a multi-dimensional sequence generator 1, made in the form of a multi-channel matrix structure device with feedback, having a control input 1, 2 n information inputs and 2 n information outputs, the information outputs of which correspond to inputs of the interface unit 2;
блок сопряжения 2, имеющий 2n входов и выход, входы которого соответствуют информационным выходам генератора многомерных последовательностей 1, выход которого подключен к входу 2 коммутатора 3;a pairing unit 2 having 2 n inputs and an output whose inputs correspond to the information outputs of a multidimensional sequence generator 1, the output of which is connected to input 2 of the switch 3;
коммутатор 3, имеющий управляющий вход 1, 2 информационных входа 2 и 3, а также выход, информационный вход 2 подключен к выходу блока сопряжения 2, выход которого подключен к входу блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4;a switch 3 having a control input 1, 2 of information input 2 and 3, as well as an output, information input 2 is connected to the output of the interface unit 2, the output of which is connected to the input of the control unit and linearization of the transfer characteristics of the multi-channel converters 4;
блок контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4, выполненный в виде устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей, имеющий вход и 2 выхода, вход подключен к выходу коммутатора 3, выход 1 подключен к функциональному входу 2 счетчика числа переключений 5;control unit and linearization of the transfer characteristics of multichannel converters 4, made in the form of a device Titova VB for monitoring and linearizing the transfer characteristics of multi-channel converters, having an input and 2 outputs, the input is connected to the output of the switch 3, output 1 is connected to the functional input 2 of the counter of the number of switching 5;
счетчик числа переключений 5, имеющий управляющий вход 1, функциональный вход 2 и выход, функциональный вход 2 подключен к выходу 1 блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4.a switching number counter 5 having a control input 1, a functional input 2 and an output, a functional input 2 is connected to an output 1 of a control unit and linearization of the transfer characteristics of the multi-channel converters 4.
Устройство моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта работает следующим образом (3 основных режима работы):The device for modeling the recognition procedure of a complex dynamic object works as follows (3 main operating modes):
предполагается два варианта функционирования устройства в целом - без подключения и с подключением генератора многомерных последовательностей 1 через коммутатор 3;two options for the operation of the device as a whole are assumed - without connecting and with connecting a generator of multidimensional sequences 1 through switch 3;
предполагается, что в начальном состоянии первого варианта (I и II режим) генератор многомерных последовательностей 1 и блок сопряжения 2 отключены, счетчик числа переключений 5 обнулен и через коммутатор 3 на вход блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4 поступает внешний сигнал;it is assumed that in the initial state of the first option (I and II mode) the multidimensional sequence generator 1 and the pairing unit 2 are turned off, the number of switching counter 5 is reset to zero and an external signal is input to the control unit and linearization of the transfer characteristics of the multi-channel converters 4 through the switch 3;
предполагается, что в начальном состоянии второго варианта (преимущественно III режим) внешний сигнал отключен, счетчик числа переключений 5 обнулен, при моделировании процедуры распознавания используется генератор многомерных последовательностей 1;it is assumed that in the initial state of the second option (mainly III mode) the external signal is disabled, the number of switching counter 5 is reset to zero, when modeling the recognition procedure, a multidimensional sequence generator 1 is used;
I режим соответствует основному (штатному) режиму работы устройства Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей;I mode corresponds to the main (regular) mode of operation of the device Titova VB to control and linearize the transfer characteristics of multichannel converters;
II режим является ключевым по функциональному предназначению предлагаемого устройства моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта, соответствует нештатному режиму работы устройства для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей; однако искомыми выходными данными являются показания счетчика числа переключений 5, которые используются при моделировании процедуры распознавания, реализующей фрагмент системы интеллектуальной обработки данных (статистическая оценка показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов), - при оценке ожидаемого воздействия путем подсчета числа переключений субблока выявления неисправностей блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4;II mode is the key for the functional purpose of the proposed device for modeling the recognition procedure of a complex dynamic object, corresponds to the abnormal mode of operation of the device for monitoring and linearizing the transfer characteristics of multichannel converters; however, the desired output is the number of switching counter 5, which is used to model the recognition procedure that implements a fragment of the intelligent data processing system (statistical estimation of the frequency indicator of the influence of destabilizing factors), when assessing the expected impact by calculating the number of switching subunits of the detection block of the control and linearization unit transfer characteristics of multichannel converters 4;
III режим является в принципе сходным I режиму, однако посредством воздействия на управляющий вход 1 коммутатора 3 на вход блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4 через коммутатор 3 и блок сопряжения 2 поступают сигналы с генератора многомерных последовательностей 1; искомыми выходными данными являются показания блока контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей 4.III mode is basically similar to I mode, however, through the influence of the control input 1 of the switch 3 to the input of the control unit and linearization of the transfer characteristics of the multi-channel converters 4 through the switch 3 and the interface unit 2, signals from the generator of multidimensional sequences 1; the desired output data are the readings of the control unit and linearization of the transfer characteristics of the multi-channel converters 4.
Принципы работы заявленной полезной модели, реализующей фрагмент системы интеллектуальной обработки данных, заключаются в моделировании процедуры распознавания и сводятся к реализации принципа неокончательного принятия решения при оценке ожидаемого воздействия путем подсчета числа переключений субблока выявления неисправностей.The operating principles of the claimed utility model that implements a fragment of an intelligent data processing system consist in modeling the recognition procedure and are reduced to the implementation of the principle of non-final decision-making in assessing the expected impact by counting the number of failures of the sub-unit for troubleshooting.
В качестве практически возможного к реализации использован подход, представляющий собой метод статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов [4: с.235-243].As practically feasible, an approach was used, which is a method of statistical estimation of the indicator of the frequency of exposure to destabilizing factors [4: p.235-243].
Указанный пример был приведен в числе возможных предпосылок и вариантов статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов посредством предложенного устройства моделирования процедуры распознавания сложного динамического объекта. И представляется очевидным, что в предпочтительных вариантах выполнения могут быть сделаны изменения и модификации, не выходящие из объема настоящей полезной модели устройства, с использованием большего числа уже описанных в формуле однотипных функциональных элементов и сопряжения многоканальных преобразователей, а также ряда иных статистических методов.This example was given among the possible prerequisites and options for statistical estimation of the frequency of exposure to destabilizing factors by the proposed device for modeling the recognition procedure of a complex dynamic object. And it seems obvious that in the preferred embodiments, changes and modifications can be made without departing from the scope of the present utility model of the device, using a larger number of the same type of functional elements already described in the formula and pairing of multi-channel converters, as well as a number of other statistical methods.
Прикладные исследования были выполнены при частичной поддержке Федерального агентства по науке и инновациям совместно с Советом по грантам Президента Российской Федерации по итогам конкурса 2006 года на соискание грантов Президента России для поддержки молодых российских ученых - кандидатов наук и их научных руководителей, область знаний - "Военные и специальные технологии" (МК-9358.2006.10).Applied research was carried out with the partial support of the Federal Agency for Science and Innovations together with the Grants Council of the President of the Russian Federation following the 2006 competition for grants from the President of Russia to support young Russian scientists - candidates of science and their scientific advisers, area of knowledge - "Military and special technologies "(MK-9358.2006.10).
Список использованных источниковList of sources used
1. Акопян Р.А., Агамалова М.А. Обучаемая матрица. Авт. свидетельство №262494. "Открытия, изобретения, промышленные образцы, товарные знаки", 1969, №6.1. Hakobyan R.A., Agamalova M.A. Learning matrix. Auth. certificate No. 262494. "Discoveries, inventions, industrial designs, trademarks", 1969, No. 6.
2. Горелик А.Л., Скрипкин В.А. Некоторые вопросы построения систем распознавания / "Применение метода Монте-Карло для оценки эффективности вероятностных систем распознавания". С.99-104; "Применение метода Монте-Карло для оценки эффективности логических систем распознавания". С.197-200. - М.: Сов. радио, 1974. - 224 с.2. Gorelik A.L., Skripkin V.A. Some questions of constructing recognition systems / "Application of the Monte Carlo method to assess the effectiveness of probabilistic recognition systems." S.99-104; "Application of the Monte Carlo method to assess the effectiveness of logical recognition systems." S.197-200. - M .: Owls. Radio, 1974.- 224 p.
3. Кузнецова В.Л., Раков М.А. Самоорганизация в технических системах. - Киев: Наук. думка, 1987. - 200 с.3. Kuznetsova V.L., Rakov M.A. Self-organization in technical systems. - Kiev: Science. Dumka, 1987 .-- 200 p.
4. Лепешкин О.М., Рожнов А.В. Метод статистической оценки показателя частоты воздействия дестабилизирующих факторов. "ЭМС и имитационное моделирование инфокоммуникационных систем" / под ред. О.Н.Маслова. Сб. статей - М.: Радио и связь, 2002. С.235-243.4. Lepeshkin O.M., Rozhnov A.V. The method of statistical evaluation of the indicator of the frequency of exposure to destabilizing factors. "EMC and simulation of infocommunication systems" / ed. O.N. Maslova. Sat Articles - M .: Radio and Communications, 2002. S.235-243.
5. Радченко А.Н. Моделирование основных механизмов мозга / "О построении неформальных моделей нейрона". С.25-31. - Л.: Наука, 1968. - 212 с.5. Radchenko A.N. Modeling the basic mechanisms of the brain / "On the construction of informal models of the neuron." S.25-31. - L .: Nauka, 1968 .-- 212 p.
6. Титов В.Б., Русинов К.А. Устройство Титова В.Б. для контроля и линеаризации передаточных характеристик многоканальных преобразователей. Авт.свидетельство СССР №1675854, кл. G 05 В 23/02.6. Titov VB, Rusinov K.A. Device Titova V.B. for monitoring and linearizing the transfer characteristics of multichannel converters. USSR Authenticity Certificate No. 1675854, cl. G 05 B 23/02.
7. Червяков Н.И., Рожнов А.В. Модель обработки информации нейроноподобным образованием на основе аппарата системы остаточных классов: Сб. докладов VI Всероссийской конференции с международным участием "Нейрокомпьютеры их применение". - М.: ИПУ, 2000.7. Chervyakov N.I., Rozhnov A.V. A model of information processing by a neuron-like formation based on the apparatus of a system of residual classes: Sat. reports of the VI All-Russian conference with international participation "Neurocomputers their application." - M .: IPU, 2000.
Claims (1)
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2006140510/22U RU61044U1 (en) | 2006-11-16 | 2006-11-16 | DEVICE FOR MODELING THE PROCEDURE FOR RECOGNIZING A COMPLEX DYNAMIC OBJECT |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| RU2006140510/22U RU61044U1 (en) | 2006-11-16 | 2006-11-16 | DEVICE FOR MODELING THE PROCEDURE FOR RECOGNIZING A COMPLEX DYNAMIC OBJECT |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| RU61044U1 true RU61044U1 (en) | 2007-02-10 |
Family
ID=37862972
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| RU2006140510/22U RU61044U1 (en) | 2006-11-16 | 2006-11-16 | DEVICE FOR MODELING THE PROCEDURE FOR RECOGNIZING A COMPLEX DYNAMIC OBJECT |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| RU (1) | RU61044U1 (en) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2530222C1 (en) * | 2013-02-12 | 2014-10-10 | Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство обороны РФ | Two-channel converter simulating device |
| RU201808U1 (en) * | 2019-11-28 | 2021-01-13 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук | Instrumental-modeling complex for coordination of positioning processes and disposition of a complex dynamic object in a group |
-
2006
- 2006-11-16 RU RU2006140510/22U patent/RU61044U1/en not_active IP Right Cessation
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| RU2530222C1 (en) * | 2013-02-12 | 2014-10-10 | Российская Федерация, от имени которой выступает Министерство обороны РФ | Two-channel converter simulating device |
| RU201808U1 (en) * | 2019-11-28 | 2021-01-13 | Федеральное государственное бюджетное учреждение науки Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова Российской академии наук | Instrumental-modeling complex for coordination of positioning processes and disposition of a complex dynamic object in a group |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Gates et al. | Group search algorithm recovers effective connectivity maps for individuals in homogeneous and heterogeneous samples | |
| CN111657935B (en) | Epilepsia electroencephalogram recognition system based on hierarchical graph convolutional neural network, terminal and storage medium | |
| Neill et al. | Understanding conceptual electronic design using protocol analysis | |
| CN105956623A (en) | Epilepsy electroencephalogram signal classification method based on fuzzy entropy | |
| Lee et al. | Bayesian analysis of structural equation models with dichotomous variables | |
| Ma et al. | Detection of time delays and directional interactions based on time series from complex dynamical systems | |
| Zhao et al. | Imaging of nonlinear and dynamic functional brain connectivity based on EEG recordings with the application on the diagnosis of Alzheimer’s disease | |
| CN109549644B (en) | Personality characteristic matching system based on electroencephalogram acquisition | |
| Li et al. | Time-varying linear and nonlinear parametric model for Granger causality analysis | |
| CN101488162A (en) | Brain-electrical signal characteristics extraction method used for automatic evaluation of brain-electrical signal | |
| Huang et al. | Specific and shared causal relation modeling and mechanism-based clustering | |
| Haider et al. | Evaluation of p300 based lie detection algorithm | |
| CN110101384A (en) | Functional network analysis system and analysis method for complex network | |
| RU61044U1 (en) | DEVICE FOR MODELING THE PROCEDURE FOR RECOGNIZING A COMPLEX DYNAMIC OBJECT | |
| Sapienza et al. | Estimating the outcome of spreading processes on networks with incomplete information: A dimensionality reduction approach | |
| Lian et al. | Exploring functional brain dynamics via a Bayesian connectivity change point model | |
| CN107625521A (en) | The multilayer modeling method for being used to assess memory dynamic change based on eeg data | |
| RU2420802C2 (en) | Instrument-simulating complex for studying regenerative processes with discrete time based on negative sampling procedure | |
| Harris et al. | Tracking the distance to criticality in systems with unknown noise | |
| CN116473556A (en) | Emotion calculation method and system based on multi-site skin physiological response | |
| Manhas et al. | Role of structural equation modelling in theory testing and development | |
| Yin et al. | Generalized multivariate multiscale sample entropy for detecting the complexity in complex systems | |
| Abe et al. | Paraconsistent neurocomputing and biological signals analysis | |
| Masud et al. | Advanced correlation grid: Analysis and visualisation of functional connectivity among multiple spike trains | |
| Santana et al. | Regularized logistic regression and multiobjective variable selection for classifying MEG data |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| MM1K | Utility model has become invalid (non-payment of fees) |
Effective date: 20071117 |