Физические основы самообучающихся адаптивных интеллектуальных систем и их применения в биоморфной и антропоморфной робототехнике

КАРТОЧКА ПРОЕКТА ФУНДАМЕНТАЛЬНЫХ И ПОИСКОВЫХ НАУЧНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ,
ПОДДЕРЖАННОГО РОССИЙСКИМ НАУЧНЫМ ФОНДОМ

Информация подготовлена на основании данных из Информационно-аналитической системы РНФ, содержательная часть представлена в авторской редакции. Все права принадлежат авторам, использование или перепечатка материалов допустима только с предварительного согласия авторов.

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ

Номер проекта 17-72-30003

НазваниеФизические основы самообучающихся адаптивных интеллектуальных систем и их применения в биоморфной и антропоморфной робототехнике

Руководитель Храмов Александр Евгеньевич, Доктор физико-математических наук

Организация финансирования, регион Автономная некоммерческая организация высшего образования "Университет Иннополис" , Республика Татарстан (Татарстан)

Конкурс №25 - Конкурс 2017 года по мероприятию «Проведение исследований научными лабораториями мирового уровня в рамках реализации приоритетов научно-технологического развития Российской Федерации» Президентской программы исследовательских проектов, реализуемых ведущими учеными, в том числе молодыми учеными

Область знания, основной код классификатора 02 - Физика и науки о космосе; 02-402 - Нелинейные колебания и волны

Ключевые слова Нелинейная динамика, теория колебаний, динамический хаос, антропоморфная робототехника, адаптивная система управления, искусственные нейронные сети, сложные сети, синхронизация, машинное обучение, нейронаука, эксперимент, экзоскелет, большие данные

Код ГРНТИ29.35.03

ИНФОРМАЦИЯ ИЗ ЗАЯВКИ

Аннотация
Предлагаемый проект направлен на решение актуальной научной проблемы, лежащей на стыке физики, нелинейной динамики, нейронауки, создания интеллектуальных систем и робототехники, связанной с выявлением и изучением физических процессов, обуславливающих возможности живых организмов к адаптивному управлению моторными системами в условиях сложной и постоянно меняющейся внешней среды, с целью построения на их основе стратегий и конкретных методов интеллектуального управления биоморфными и антропоморфными роботами. Конкретной задачей проекта в рамках указанной выше проблемы является разработка, экспериментальная верификация и практическое внедрение усовершенствованных технологий адаптивного интеллектуального управления биоморфными и антропоморфными роботизированными системами на основе методов и подходов нелинейной динамики в условиях динамически меняющихся условий окружающей среды. Актуальность данной конкретной задачи обусловлена необходимостью повышения уровня автоматизации поведения биоморфных и антропоморфных роботов [Waldron K.J., Tokhi M.O., Virk G.V. Nature-Inspired Mobile Robotics, World Scientific, 2013], их адаптации к внешней динамически меняющейся обстановке, что, в свою очередь, повысит эффективность и расширит возможности их использования в социальной сфере, науке и технологиях, включая промышленное производство [Klimchik A. Efficiency evaluation of robots in machining applications using industrial performance measure // Robotics and Computer-Integrated Manufacturing 48. 12 (2017)] спасательные операции [Hodson H. 2015 preview: Rescue robots go head-to-head // New Scientist 3000 (2014)], ликвидация последствий стихийных бедствий [Nagatani, K. et al. // J. Field Robot. 30, 44–63 (2013)], здравоохранение [Guang-Zhong Yang et al Medical robotics—Regulatory, ethical, and legal considerations for increasing levels of autonomy // Science Robotics 2. 4 (2017)], транспортировку [Mataric M.J. Socially assistive robotics: Human augmentation versus automation // Science Robotics 2. 4 (2017)], освоение космоса [Barfoot T.D., Wettergreen D. Editorial: Special Issue on Space Robotics // J. Field Robot. 33. 2 (2016); Rus D., Tolley M. Design, fabrication and control of soft robots // Nature 521. 467 (2015)], сервисные функции [Sprenger M., Mettler T. Service Robots // Business & Information Systems Engineering, 57. 271 (2015)], что соответствует как мировым тенденциям в использовании антропоморфной робототехники, так и будет способствовать формированию научных и технологических заделов, обеспечивающих экономический рост Российской Федерации за счет освоения новых технологий и рынков. Поставленная задача является масштабной, так как ее решение предполагает использование комплексного подхода, подразумевающего как фундаментальные научные исследования, включающие разработку теоретических основ создания интеллектуальных самообучающихся систем управления, базируясь на численном анализе и экспериментальном радиофизическом исследовании модельных нейроподобных систем и моделирования процессов, обеспечивающих локомоторные функции человека, проведение нейрофизиологических экспериментов и анализ сигналов электроэнцефаллограмм и миограмм человека с целью выявление процессов, отвечающих за взаимодействие человека с окружающими объектами и реализацию двигательной локомоторной активности, так и построение на основе полученной информации интеллектуальной системы управления на основе методов и подходов искусственного интеллекта, ее обучение и тестирование на примере конкретной антропоморфной роботизированной платформы (антропоморфного робота AR-600 производства НПО «Андроидная техника»). В предлагаемом проекте могут быть выделены три больших направления исследований, подчиненных общим целям проекта, сформулированным выше, и объединяющие в себе ряд взаимосвязанных и взаимодополняющих задач. Направление 1. «Развитие теоретических основ построения нелинейно-динамических моделей, самообучающихся адаптивных интеллектуальных систем». Работы в рамках данного направления подразумевают проведение крупномасштабного численного анализа динамики сетей нейроноподобных элементов с различной конфигурацией межэлементных связей с целью выявления закономерностей, отвечающих за образования пространственно-временных структур, их эволюцию, переключения между различными типами динамики, при внешнем воздействии. Выявленные закономерности динамики модельных нейронных сетей будут широко использованы при проектировании интеллектуальных самообучающихся систем автоматического управления. Направление 2. «Анализ и выявление общих механизмов эволюции нейронных связей и переключения между различными паттернами нейронной и мышечной активности человека, обеспечивающих адаптивную моторную активность и пространственную ориентацию при управлении антропоморфными манипуляторами.» Работы в рамках данного направления являются экспериментальными и будут выполняться на уникальном оборудовании, которое имеется в НОЦ "Нелинейная динамика сложных систем" и дополнительно планируется к приобретению у НПО «Андроидная техника» - ведущего производителя антропоморфных робототехнических систем в России. В результате выполнения работ будет создана база данных, содержащая цифровые сигналы электроэнцефалограмм и миограмм вместе с сигналами, содержащими команды для непосредственного управления роботом, которая впоследствии будет использована для обучения интеллектуальных систем управления. Направление 3 «Создание интеллектуальной системы управления биоморфными робототехническими устройствами c возможностью автоматической адаптации к изменяющимся условиям внешней среды» В рамках данного направления планируется разработка интеллектуальной системы, основанной на искусственных нейронных сетях, позволяющей управлять двигательными функциями антропоморфного робота, в том числе, взаимодействовать с движущимися объектами окружения. Разработанная система будет апробирована на реальном антропоморфном роботе AR-600, закупка которого вместе со стендом управления и тренировки будет осуществлена в рамках данного проекта. Научная новизна предлагаемого проекта заключается в анализе и дальнейшем использовании динамических механизмов, обуславливающих возможности живых организмов к адаптивному управлению моторными системами в условиях сложной и постоянно меняющейся внешней среды в качестве основы для построения стратегий и конкретных методов адаптивного управления биоморфными и антропоморфными роботами. Проект должен быть доведен до стадии разработки самообучающейся адаптивной интеллектуальной системы антропоморфного робота, что позволит создать робототехническую платформу, способную действовать в нестандартных ситуациях и обеспечивать локомоторные функции в условиях меняющегося окружения. С учетом этого в предлагаемом проекте будут впервые в комплексе проведены взаимосвязанные исследования, включающие теоретический и численный анализ модельных нейронных сетей, экспериментальные радиофизические и нейрофизиологические исследования, связанные с моделированием и анализом (используя машинное обучение и методы обработки больших данных) активности головного и спинного мозга, а также мышечной активности человека (в том числе и с использованием копирующих экзоскелетов), анализ взаимодействия оператора и антропоморфного робота на принципах биологической обратной связи, проектирование и обучения систем управления мобильным антропоморфным роботом на основе методов и подходов искусственного интеллекта.

ОТЧЁТНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

Публикации

1. Макаров В.В., Kundu S., Кирсанов Д.В., Фролов Н.С., Максименко В.А., Гош Д., Дана С.К., Храмов А.Е. Multiscale interaction promotes chimera states in complex networks Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, Vol. 71, P. 118–129 (год публикации - 2019)
10.1016/j.cnsns.2018.11.015

2. Максименко В.А., Храмов А.Е., Грубов В.В., Недайвозов В.О., Макаров В.В., Писарчик А.Н. Nonlinear effect of biological feedback on brain attentional state Nonlinear Dynamics, P. 1-17 (год публикации - 2018)
10.1007/s11071-018-4668-1

3. Макаров В.В., Кирсанов Д.С., Фролов Н.С., Максименко В.А., Li X., Wang Z., Храмов А.Е., Боккалетти С. Assortative mixing in spatially extended networks Scientific Reports, V. 8, No. 13825, P. 1-8 (год публикации - 2018)
10.1038/s41598-018-32160-4

4. Фролов Н.С., Максименко В.А., Макаров В.В., Кирсанов Д.В., Храмов А.Е., Куртс Ю. Macroscopic chimeralike behavior in a multiplex network Physical Review E, Vol. 98, Iss. 2, No. 022320 (год публикации - 2018)
10.1103/PhysRevE.98.022320

5. Максименко В.А., Куркин С.А., Пицик Е.Н., Мусатов В.Ю., Руннова А.Е,, Ефремова Т.Ю., Храмов А.Е,, Писарчик А.Н. Artificial Neural Network Classification of Motor-Related EEG: An Increase in Classification Accuracy by Reducing Signal Complexity Complexity, V. 2018, No. 9385947, P. 1-10 (год публикации - 2018)
10.1155/2018/9385947

6. Павлов А.Н., Руннова А.Е., Максименко В.А., Павлова О.Н., Гришина Д.С., Храмов А.Е. Detrended fluctuation analysis of EEG patterns associated with real and imaginary arm movements Physica A, V. 509, P. 777-782 (год публикации - 2018)
10.1016/j.physa.2018.06.096

7. Пицик Е.Н., Макаров В.В., Кирсанов Д.В., Фролов Н.С., Горемыко М., Li X., Wang Z., Храмов А.Е., Боккалетти С. Inter-layer competition in adaptive multiplex network New Journal of Physics, V. 20, No. 075004, P. 1-9 (год публикации - 2018)
10.1088/1367-2630/aad00d

8. Писарчик А.Н., Huerta-Cuellar G., Kulp C.W. Statistical analysis of symbolic dynamics in weakly coupled chaotic oscillators Communications in Nonlinear Science and Numerical Simulation, V. 62, P. 134-145 (год публикации - 2018)
10.1016/j.cnsns.2018.02.025

9. Фролов Н.С., Писарчик А.Н. Diagnostics of the Brain Neural-Ensemble States Using MEG Records and Artificial Neural-Network Concepts Technical Physics Letters, Vol. 44, No. 5, pp. 441–444 (год публикации - 2018)
10.1134/S1063785018050176

10. Максименко В.А., Павлов А., Руннова А.Е., Недайвозов В., Грубов В,, Короновский А., Пчелинцева С.В., Пицик Е., Писарчик А.Н., Храмов А.Е. Nonlinear analysis of brain activity, associated with motor action and motor imaginary in untrained subjects Nonlinear Dynamics, V. 91, Issue 4, P. 2803–2817 (год публикации - 2018)
10.1007/s11071-018-4047-y

11. Храмов А.Е., Фролов Н.С., Максименко В.А., Макаров В.В., Короновский А.А., Garcia-Prieto J., Anton-Toro L.F., Maestu F., Писарчик А.Н. Artificial neural network detects human uncertainty Chaos, V. 28, Issue 3, No. 033607 (год публикации - 2018)
10.1063/1.5002892

12. Максименко В.А., Руннова А,Е., Фролов Н.С., Макаров В.В., Недайвозов В., Короновский А.А., Писарчик А., Храмов А.Е. Multiscale neural connectivity during human sensory processing in the brain Physical Review E, V. 97, Issue 5, No. 052405 (год публикации - 2018)
10.1103/PhysRevE.97.052405

13. Пономаренко В.И., Кульминский Д.Д., Прохоров М.Д. An Experimental Study of Synchronization of Nonidentical Neuronlike Oscillators with an Adaptive Delayed Coupling Technical Physics Letters, Vol. 44, Iss. 9, P. 761-764 (год публикации - 2018)
10.1134/S1063785018090109

14. Макаров В.В., Журавлев М.О., Руннова А.Е., Протасов П., Максименко В.А., Фролов Н.С., Писарчик А.Н., Храмов А.Е. Betweenness centrality in multiplex brain network during mental task evaluation Physical Review E (год публикации - 2018)

15. Куркин С., Пицик Е., Мусатов В., Руннова А., Храмов А. Artificial Neural Networks as a Tool for Recognition of Movements by Electroencephalograms In Proceedings of the 15th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics (ICINCO 2018), Vol. 1, P. 166-171 (год публикации - 2018)
10.5220/0006860201660171

16. Храмов А.Е., Сельский А.О., Егоров И.В. Nonlinear correlation method for the separation of couplings in EEG experiments with neural ensembles Proc. SPIE, Vol. 10493, No. 104931C, P. 1-6 (год публикации - 2018)
10.1117/12.2291669

17. Максименко В., Руннова А., Пчелинцева С., Ефремова Т., Журавлев М., Писарчик А. Analysis of the features of untrained human movements based on the multichannel EEG for controlling anthropomorphic robotic arm Proc. SPIE, Vol. 10717, No. 107171L, P. 1-7 (год публикации - 2018)
10.1117/12.2314686

18. Павлов А.Н., Руннова А.Е., Максименко В.А., Гришина Д.С., Храмов А.Е. Detection of EEG-patterns associated with real and imaginary movements using detrended fluctuation analysis Proc. SPIE, V.10493, No. 1049315, P. 1-5 (год публикации - 2018)
10.1117/12.2291878

19. Пицик Е.Н., Макаров В.В., Недайвозов В.О., Кирсанов Д.В., Горемыко М.В. Self-organization in multilayer network with adaptation mechanisms based on competition Proc. SPIE, V.10717, No.107172B, P. 1-6 (год публикации - 2018)
10.1117/12.2315120

20. Андреев А.В., Руннова А.Е., Писарчик А.Н. Numerical simulation of coherent resonance in a model network of Rulkov neurons Proc. SPIE, V.10717, No. 107172E, P. 1-6 (год публикации - 2018)
10.1117/12.2315092

21. Макаров В.В., Кирсанов Д., Горемыко М., Андреев А., Храмов А.Е. Nonlinear dynamics of the complex multi-scale network Proc. SPIE, V. 10717, No. 1071729, P. 1-7 (год публикации - 2018)
10.1117/12.2315095

22. Павлов А.Н., Руннова А.Е., Максименко В.А., Павлова О.Н., Гришина Д.С., Храмов А.Е. Распознавание движений руки по сигналам электроэнцефалограммы на основе флуктуационного анализа Письма в ЖТФ, 2019, том 45, вып. 4 (год публикации - 2019)
10.21883/0000000000

23. Андреев А.В., Пицик Е.Н., Макаров В.В., Писарчик А.Н., Храмов А.Е. Dynamics of map-based neuronal network with modified spike-timing-dependent plasticity The European Physical Journal Special Topics, V. 227, I. 10-11, P. 1029–1038 (год публикации - 2018)
10.1140/epjst/e2018-800036-5

24. Фролов Н.С., Храмов А.Е. From theory to experimental evidence: Comment on “Chimera states in neuronal networks: A review” by S. Majhi, B.K. Bera, D. Ghosh and M. Perc. Physics of Life Reviews, V. 28, P. 125-127 (год публикации - 2019)
10.1016/j.plrev.2019.02.006

25. Павлов А.Н., Гришина Д.С., Руннова А.Е., Максименко В.А., Павлова О.Н., Щуковский Н.В., Храмов А.Е., Курц Ю. Recognition of electroencephalographic patterns related to human movements or mental intentions with multiresolution analysis Chaos, Solitons & Fractals, V. 126, P. 230-235 (год публикации - 2019)
10.1016/j.chaos.2019.06.016

26. Хорев В.С., Максименко В.А., Пицик Е.Н., Руннова А.Е., Куркин С.А., Храмов А.Е. Анализ двигательной активности с использованием сигналов электромиограмм Информационно-управляющие системы, № 3б с. 114-120 (год публикации - 2019)
10.31799/1684-8853-2019-3-114-120

27. Chholak P., Niso G., Максименко В.А., Куркин С.А., Фролов Н.С., Пицик Е.Н., Храмов А.Е., Писарчик А.Н. Visual and kinesthetic modes affect motor imagery classification in untrained subjects Scientific Reports, V. 9, No. 9838 (год публикации - 2019)
10.1038/s41598-019-46310-9

28. Гришина Д.С., Павлов А.Н., Павлова О.Н., Руннова А.Е. Use of Wavelets for Recognizing Types of Motion by Means of Data on the Electrical Activity of the Brain Technical Physics Letters, V. 45, I. 8, P. 820-822 (год публикации - 2019)
10.1134/S1063785019080224

29. Андреев А.В., Фролов Н.С., Писарчик А.Н., Храмов А.Е. Chimera state in complex networks of bistable Hodgkin-Huxley neurons Physical Review E, V. 100, No. 022224 (год публикации - 2019)
10.1103/PhysRevE.100.022224

30. Кульминский Д.Д., Пономаренко В.И., Прохоров М.Д., Храмов А.Е. Synchronization in ensembles of delay-coupled nonidentical neuronlike oscillators Nonlinear Dynamics, V. 98, N. 1, P. 735-748 (год публикации - 2019)
10.1007/s11071-019-05224-x

31. Фролов Н., Максименко В., Лютйоханн А., Короновский А., Храмов А. Feed-forward artificial neural network provides data-driven inference of functional connectivity Chaos, V. 29, N. 091101 (год публикации - 2019)
10.1063/1.5117263

32. Храмов А.Е., Максименко В.А., Короновский А., Руннова А.Е., Журавлёв М., Писарчик А.Н., Курц Ю. Percept-related EEG classification using machine learning approach and features of functional brain connectivity Chaos, V. 29, N. 093110 (год публикации - 2019)
10.1063/1.5113844

33. Фролов Н.С., Максименко В.А., Храмова М.В., Писарчик А.Н., Храмов А.Е. Dynamics of functional connectivity in multilayer cortical brain network during sensory information processing The European Physical Journal Special Topics, V. 228, I. 11, P. 2381–2389 (год публикации - 2019)
10.1140/epjst/e2019-900077-7

34. Писарчик А.Н., Chholak P., Храмов А.Е. Brain noise estimation from MEG response to flickering visual stimulation Chaos, Solitons & Fractals: X, V. 1, N. 100005 (год публикации - 2019)
10.1016/j.csfx.2019.100005

35. Хорев В., Боровкова Е., Руннова А., Журавлёв М., Ефремова Т., Караваев А. Detection of Couplings Between the EEG Signals During the Limb Movements 2018 2nd School on Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics (DCNAIR), Saratov, p. 66-68 (год публикации - 2018)
10.1109/DCNAIR.2018.8589057

36. Фролов Н., Жуков В., Писарчик А. Multistability of macroscopic states in multilayer multiplex network 2018 2nd School on Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics (DCNAIR), Saratov, P. 35-37 (год публикации - 2018)
10.1109/DCNAIR.2018.8589199

37. Фролов Н.С., Храмов А.Е. Multilayer perceptron reveals functional connectivity structrure in thalamo-cortical brain network 2019 3rd School on Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics (DCNAIR), p. 53-54 (год публикации - 2019)
10.1109/DCNAIR.2019.8875539

38. Куркин С., Хорев В., Пицик Е., Максименко В., Храмов А. The Approach to the Detection of the Movement Precursor by Electromyographic Signals In Proceedings of the 16th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, V. 1, P. 276-280 (год публикации - 2019)
10.5220/0007916502760280

39. Пицик Е. Recurrence plot structure of motor-related human EEG 2019 3rd School on Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics (DCNAIR), P. 139-141 (год публикации - 2019)
10.1109/DCNAIR.2019.8875533

40. Храмов А.Е., Писарчик А.Н. Kinesthetic and visual modes of imaginary movement: MEG studies for BCI development 2019 3rd School on Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics, DCNAIR 2019, N. 8875521, P. 66-68 (год публикации - 2019)
10.1109/DCNAIR.2019.8875521

41. Храмов А., Пицик Е., Chholak P., Максименко В., Фролов Н., Куркин С., Писарчик А. A MEG Study of Different Motor Imagery Modes in Untrained Subjects for BCI Applications In Proceedings of the 16th International Conference on Informatics in Control, Automation and Robotics, V. 1, P. 188-195 (год публикации - 2019)
10.5220/0007810001880195

42. Кирсанов Д.В. Emergence of macroscopic chimera states in multilayer multiplex network Proceedings SPIE, V. 11067, N. 110670R (год публикации - 2019)
10.1117/12.2527692

43. Андреев А.В., Писарчик А.Н. Mathematical simulation of coherent resonance phenomenon in a network of Hodgkin-Huxley biological neurons Proceedings SPIE, V. 11067, N. 1106708 (год публикации - 2019)
10.1117/12.2527709

44. Куркин С.А., Пицик Е.Н., Фролов Н.С. Artificial intelligence systems for classifying EEG responses to imaginary and real movements of operators Proceedings SPIE, V. 11067, N. 1106709 (год публикации - 2019)
10.1117/12.2527730

45. Пицик Е.Н., Макаров В., Боккалетти С. Pattern formation in spatially distributed networks via spatially correlated preferential attachment Proceedings SPIE, V. 11067, N. 110670U (год публикации - 2019)
10.1117/12.2527748

46. Хорев В., Максименко В., Куркин С., Бадарин А., Антипов В. EEG activity during balance platform test in humans Cybernetics and Physics, V. 8, N. 3. P. 132-136 (год публикации - 2019)

47. Писарчик А.Н., Максименко В.А., Андреев А.В., Фролов Н.С., Макаров В.В., Журавлёв М.О., Руннова А.Е., Храмов А.Е. Coherent resonance in the distributed cortical network during sensory information processing Scientific reports, V. 9, N. 18325 (год публикации - 2019)
10.1038/s41598-019-54577-1

48. Пицик Е., Фролов Н., Kraemer K.H., Грубов В., Максименко В., Kurths J., Храмов А. Motor execution reduces EEG signals complexity: Recurrence quantification analysis study Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science, V. 30, I. 2, P. 023111 (год публикации - 2020)
10.1063/1.5136246

49. Храмов А.Е., Грубов В., Бадарин А., Максименко В.А., Писарчик А.Н. Functional Near-Infrared Spectroscopy for the Classification of Motor-Related Brain Activity on the Sensor-Level Sensors, V. 20, I. 8, P. 2362 (год публикации - 2020)
10.3390/s20082362

50. Фролов Н.С., Макаров В.В. Inference of functional dependence in coupled chaotic systems using feed-forward neural network Proc. SPIE, V. 11459, P. 114590X (год публикации - 2020)
10.1117/12.2563980

51. Андреев А.В., Иванченко М.В., Писарчик А.Н., Храмов А.Е. Stimulus classification using chimera-like states in a spiking neural network Chaos, Solitons and Fractals, V. 139, P. 110061 (год публикации - 2020)
10.1016/j.chaos.2020.110061

52. Павлов А.Н., Пицик Е.Н., Фролов Н.С., Бадарин А., Павлова О.Н., Храмов А.Е. Age-Related Distinctions in EEG Signals during Execution of Motor Tasks Characterized in Terms of Long-Range Correlations Sensors, V. 20, No. 20, P. 5843 (год публикации - 2020)
10.3390/s20205843

53. Голоусов С., Савин С., Куркин С., Бадарин А., Хорев В., Храмов А., Климчик А. Humanoid robot solving a task of balancing on a tilting platform Cybernetics and Physics, V. 9, I. 1, Pp. 5-12. (год публикации - 2020)
10.35470/2226-4116-2019-8-4-282-286

54. Максименко В., Хорев В., Грубов В., Бадарин А., Храмов А.Е. Neural activity during maintaining a body balance Proc. SPIE, V. 11459, P. 1145903 (год публикации - 2020)
10.1117/12.2563533

55. Андреев А.В., Малова Н.А., Боровкова Е.И., Фролов Н.С. Interaction of bistable neurons leading to the complex network dynamics Proc. SPIE, V.11459, P. 114590V (год публикации - 2020)
10.1117/12.2563866

56. Андреев А.В., Фролов Н.С., Александрова Н.А., Чабан М.А. Control of dynamics of bistable neural network by an external pulse Proc. SPIE, V. 11459, P. 114590W (год публикации - 2020)
10.1117/12.2563872

57. Хорев В.С., Пушкарская Д.Д., Пицик Е.Н., Куркин С.А. The technique for determining on EMG signals the precursors of start of limb movement Proc. SPIE, V. 11459, P. 114590I (год публикации - 2020)
10.1117/12.2563541

58. Куркин С., Храмов А., Chholak P., Писарчик А. Localizing oscillatory sources in a brain by MEG data during cognitive activity 2020 4th International Conference on Computational Intelligence and Networks (CINE), Pp. 1-4 (год публикации - 2020)
10.1109/CINE48825.2020.234403

59. Гришина Д.С., Куприяшкина Н.М., Павлова О.Н., Руннова А.Е., Павлов А.Н. Recognition of EEG patterns during mental intentions: a comparative study Proc. SPIE, V. 11459, P. 1145902 (год публикации - 2020)
10.1117/12.2559689

60. Андреев А., Писарчик А. Classification of external signal by spiking neural network of bistable Hodgkin-Huxley neurons 4th Scientific School on Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics, P. 31-33 (год публикации - 2020)
10.1109/DCNAIR50402.2020.9216925

61. Хорев В., Грубов В., Бадарин А., Куркин С. Dynamical analysis of the neural and equilibrium seeking movement activity 4th Scientific School on Dynamics of Complex Networks and their Application in Intellectual Robotics, Pp. 124-128 (год публикации - 2020)
10.1109/DCNAIR50402.2020.9216815

62. Храмов А. Е., Фролов Н. С., Максименко В. А., Куркин С. А., Казанцев В. Б., Писарчик А. Н. Функциональные сети головного мозга: от восстановления связей до динамической интеграции Успехи физических наук (год публикации - 2020)
10.3367/UFNr.2020.06.038807

63. Пономаренко В.И., Кульминский Д.Д., Андреев А.В., Прохоров М.Д. Оценка амплитуды внешнего периодического воздействия при помощи малой спайковой нейронной сети в радиофизическом эксперименте Письма в Журнал технической физики (год публикации - 2021)

64. Кульминский Д.Д., Куркин С.А., Пономаренко В.И., Прохоров М.Д., Астахов С.В., Храмов А.Е. Central pattern generator based on self-sustained oscillator coupled to a chain of oscillatory circuits Nonlinear Dynamics (год публикации - 2020)

65. Хорев В.С., Бадарин А.А., Грубов В.В., Максименко В.А., Куркин С.А., Писарчик А.Н., Храмов А.Е. Emerging muscle correlation pattern during training-improved performance of a postural balancing task Nonlinear Dynamics (год публикации - 2020)

66. Андреев А.В., Максименко В.А., Писарчик А.Н., Храмов А.Е. Synchronization of interacted spiking neuronal networks with inhibitory coupling Chaos, Solitons and Fractals (год публикации - 2020)

67. Фролов Н.С., Короновский А.А., Макаров В.В., Максименко В.А., Горемыко М.В., Храмов А.Е. Control of pattern formation in complex network by multiplexing CYBERNETICS AND PHYSICS, VOL. 6, NO. 3, P. 121–125 (год публикации - 2017)

68. Андреев А.В., Макаров В.В., Руннова А.Е., Храмов А.Е. Coherent resonance in neuron ensemble with electrical couplings CYBERNETICS AND PHYSICS, VOL. 6, NO. 3, P. 145–148 (год публикации - 2017)

69. Андреев А.В., Макаров В.В., Руннова А.Е., Писарчик А.Н., Храмов А.Е. Coherence resonance in stimulated neuronal network Chaos, Solitons and Fractals, 106, (2018) 80-85 (год публикации - 2018)
10.1016/j.chaos.2017.11.017

70. Александр Писарчик, Мариано Альберто Гарсия-Веллиска, Райдер Хайме-Реатеги, Франсиско де Позо-Герреро Bistability in Hindmarsh-Rose neural oscillators induced by asymmetric electrical coupling CYBERNETICS AND PHYSICS, VOL. 6, NO. 3, P. 126–130 (год публикации - 2017)

71. Грубов В.В., Мусатов В.Ю., Максименко В.А., Храмов А.Е. Development of intelligent system for classification of multiple human brain states corresponding to different real and imaginary movements CYBERNETICS AND PHYSICS, VOL. 6, NO. 3, P. 103–107 (год публикации - 2017)

Публикации