Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Proposal of a Control Algorithm for Multiagent Cooperation Using Spiking Neural Networks

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F21%3AA2202C3F" target="_blank" >RIV/61988987:17310/21:A2202C3F - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://ieeexplore.ieee.org/document/9524456" target="_blank" >https://ieeexplore.ieee.org/document/9524456</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1109/TNNLS.2021.3105800" target="_blank" >10.1109/TNNLS.2021.3105800</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Proposal of a Control Algorithm for Multiagent Cooperation Using Spiking Neural Networks

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The study deals with the issue of using spiking neural networks (SNNs) in multiagent systems. The research objective is a proposal of a control algorithm for the cooperation of a group of agents using SNNs, application of the Izhikevich model, and plasticity depending on the timing of action potentials. The proposed method has been verified and experimentally tested, proving numerous advantages over second-generation networks. The advantages and the application in real systems are described in the research conclusions.

  • Název v anglickém jazyce

    Proposal of a Control Algorithm for Multiagent Cooperation Using Spiking Neural Networks

  • Popis výsledku anglicky

    The study deals with the issue of using spiking neural networks (SNNs) in multiagent systems. The research objective is a proposal of a control algorithm for the cooperation of a group of agents using SNNs, application of the Izhikevich model, and plasticity depending on the timing of action potentials. The proposed method has been verified and experimentally tested, proving numerous advantages over second-generation networks. The advantages and the application in real systems are described in the research conclusions.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10200 - Computer and information sciences

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2021

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems

  • ISSN

    2162-237X

  • e-ISSN

    2162-2388

  • Svazek periodika

  • Číslo periodika v rámci svazku

    August 2021

  • Stát vydavatele periodika

    US - Spojené státy americké

  • Počet stran výsledku

    12

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

    000732331700001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85114595827