Modeling of EEG Signal with Homeostatic Neural Network

Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21260%2F13%3A00226437" target="_blank" >RIV/68407700:21260/13:00226437 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—

Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Modeling of EEG Signal with Homeostatic Neural Network
Popis výsledku v původním jazyce
Artificial neural networks have the ability to model signals and predict values that are complex and for which an explicit representation is not known. Therefore, it is a convenient method for modeling of electroencephalograph due to the easiness of acquiring large data sets and a great difficulty to interpret the signals. The growth of computational power in connection with the intensification of the knowledge of biological neural networks open new possibilities for signal modelling.
Název v anglickém jazyce
Modeling of EEG Signal with Homeostatic Neural Network
Popis výsledku anglicky
Artificial neural networks have the ability to model signals and predict values that are complex and for which an explicit representation is not known. Therefore, it is a convenient method for modeling of electroencephalograph due to the easiness of acquiring large data sets and a great difficulty to interpret the signals. The growth of computational power in connection with the intensification of the knowledge of biological neural networks open new possibilities for signal modelling.

Rok uplatnění
2013
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku
Nostradamus 2013: Prediction, Modeling and Analysis of Complex Systems
ISBN
978-3-319-00541-6
ISSN
2194-5357
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
175-180
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Heidelberg
Místo konání akce
Ostrava
Datum konání akce
3. 6. 2013
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—

Podobné výsledky(10)