PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Neuronowy model doświadczenia Pawłowa. Badanie zespołu odruchów warunkowych

Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Neural model of the Pavlov experiment. Investigation of complex conditioned reflexes
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Przetestowano neuronowy model doświadczenia Pawłowa. Model opisuje mechanizm odruchu warunkowego i jest podstawą do budowy modeli sterowania odruchami. Przedstawiono uogólnienie modelu na zespół odruchów warunkowych. Zbadano różnice między własnościami pojedynczego odruchu warunkowego a własnościami zespołu odruchów warunkowych.
EN
Neural model of the Pavlov experiment has been tested. The model explains the mechanism of conditioned reflex and it is a basis for the construction of models controlling the reflexes. An extension of the model into complex conditioned reflexes has been presented. Differences between properties of the single conditioned reflex and properties of the complex conditioned reflexes have been investigated.
Rocznik
Strony
253--257
Opis fizyczny
Bibliogr. 12 poz., rys., tab.
Twórcy
autor
  • Katedra Matematyki i Informatyki, Akademia Polonijna, Częstochowa, Instytut Informatyki, Politechnika Częstochowska
Bibliografia
  • 1. Linsker R.: Self-organization in a perceptual network, Computer, 21: 105-117, 1988.
  • 2. Pawłow I. P.: Conditioned reflexes, Oxford University Press, London 1927.
  • 3. Grossberg S.: Nonlinear Difference-Differential Equations in Prediction and Learning Theory, Proceedings of the National Academy of Sciences, 58: 1329-1334, USA 1967.
  • 4. Rosenblatt F.: Principles of Neuro-dynamics, Spartan, New York 1962.
  • 5. Rosenblatt F.: The perceptron. A probabilistic model for information storage and organization in the brain, Psych. Rev., 65: 386-408, 1958.
  • 6. Hebb D. O.: The Organization of Behaviour, Wiley, New York 1949**.
  • 7. Hock R. R.: Forty studies that changed psychology: Explorations into the history of psychological research, Personal Education, In: Upper Saddle River, New Jersey 2002.
  • 8. Oja E.: A simplified neuron model as a principal component analyzer, J. Math. Biology, 15: 267-273, 1982.
  • 9. Zimbardo P. G., Ruch F. L.: Psychology and Live, Scott, Foresman and Company, Glenview 1977.
  • 10. Mobus G. E.: Toward a Theory of Learning and Representing Causal Inferences in Neural Networks, In: Levine D. S., Aparicio M. (Eds.): Neural Networks for Knowledge Representation and Inference, Lawrence Erlabaum Associates, New Jersey 1994***.
  • 11. Mobus G. E.: Adapting Robot Behavior to a Nonstationary Environment: A Deeper Biologically Inspired Model of Neural Processing, Sensor Fusion and Department Control in Robotic Systems III, McKee G.T., Schenker P. S., Proc. SPIE Vol. 4196, 2000.
  • 12. Duch W., Korbicz J., Rutkowski L., Tadeusiewicz R.: Sieci neuronowe, Biocybernetyka i inżynieria biomedyczna 2000, tom 6 (Nałęcz M., red.), Polska Akademia Nauk, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT, Warszawa 2000.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-3ef16bc9-5d81-4a38-b147-90dc8108e8c4
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.