| dc.contributor | Брестский государственный технический университет | ru_RU |
| dc.contributor | Brest State Technical University | ru_RU |
| dc.contributor.author | Лаврентьева, Светлана Владимировна | |
| dc.contributor.author | Головко, Владимир Адамович | |
| dc.contributor.author | Евстигнеев, Виктор Владимирович | |
| dc.coverage.spatial | Брест | ru_RU |
| dc.date.accessioned | 2020-04-23T12:50:15Z | |
| dc.date.available | 2020-04-23T12:50:15Z | |
| dc.date.issued | 2010 | |
| dc.identifier.citation | Лаврентьева, С. В. Нейросетевой алгоритм обнаружения эпилептической активности / С. В. Лаврентьева, В. А. Головко, В. В. Евстигнеев // Вестник Брестского государственного технического университета. Серия: Физика, математика, информатика. – 2010. – № 5. – С. 2–6 : ил. – Библиогр.: с. 6 (16 назв.). | ru_RU |
| dc.identifier.uri | https://rep.bstu.by/handle/data/5081 | |
| dc.description | LAURENTSYEVA S. V., GOLOVKO V. A., EVSTIGNEEV V. V. The neural-net algorithm for an epileptic activity detection | ru_RU |
| dc.description.abstract | Рассмотрен нейросетевой подход для обнаружения эпилептических приступов на основе расчета старшего показателя Ляпунова. Описана структура нейросетевого модуля, позволяющая ускорить расчет старшего показателя Ляпунова. Представлен нейросетевой алгоритм обнаружения эпилептической активности в сигналах электроэнцефалограмм по значению старшего показателя Ляпунова. | ru_RU |
| dc.language.iso | ru | ru_RU |
| dc.publisher | БрГТУ | ru_RU |
| dc.relation.ispartofseries | Физика, математика, информатика; | |
| dc.subject | информационные технологии | ru_RU |
| dc.subject | information technology | ru_RU |
| dc.title | Нейросетевой алгоритм обнаружения эпилептической активности | ru_RU |
| dc.type | Статья (Article) | ru_RU |
| dc.identifier.udc | 004.8.032.26 | ru_RU |
| dc.abstract.alternative | The neural-net approach for seizure detection on the base of the largest Lyapunov’s exponent computing is considered. The structure of the neural network module is developed that allows expediting the calculation of the largest Lyapunov’s exponent. The neural network algorithm for epileptic activity detection in EEG signals by the largest Lyapunov’s exponent is designed. | ru_RU |
