Эвристические нейросетевые модели в биофизике : приложение к проблеме структурно-функционального соответствия | Научно-инновационный портал СФУ

Эвристические нейросетевые модели в биофизике : приложение к проблеме структурно-функционального соответствия

Тип публикации: монография

Год издания: 2010

Ключевые слова: биологические системы, эвристические модели, кластерный анализ, нейронные сети, математическое моделирование сложных систем, феноменологическое (эвристическое) моделирование

Аннотация: В монографии рассмотрен ряд фундаментальных проблем биологии (структурно-функционального соответствия, уникальности, эквифинальности эволюционных исходов, возрастания сложности в эволюционном процессе и др.), для решения которых требуется высокий уровень обобщения, труднодостижимый при изучении реальных биологических систем. В качестве одного из способов работы с подобными сложными объектами предлагается феноменологическое (эвристическое) моделирование. В роли феноменологических модельных объектов рассматриваются нейронные сети. В работе вводятся и обсуждаются понятия функциональной симметрии и функционального инварианта структуры, позволяющие решить для нейронных сетей ряд вышеупомянутых проблем. Обсуждается соответствие полученных на нейронных сетях результатов данным по реальным биологическим системам и перспективы применения описанного подхода к этим системам. Для студентов высших учебных заведений и аспирантов, обучающихся по направлениям и специальностям «Биофизика» и «Биология». Представляет интерес для ученых и специалистов в области биофизики, биологии и математического моделирования сложных систем.

Ссылки на полный текст

Издание

Номера страниц: 7638

Место издания: Красноярск

Издатель: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования Сибирский федеральный университет

Персоны

Вхождение в базы данных

Информация о публикациях загружается с сайта службы поддержки публикационной активности СФУ. Сообщите, если заметили неточности.

Вы можете отметить интересные фрагменты текста, которые будут доступны по уникальной ссылке в адресной строке браузера.