• Home
  • Наши публикации

Список публикаций

  1. Романов С.П., Бахшиев А.В. “Математическая модель биологического нейрона” // Труды семинара "Моделирование неравновесных систем - 2000" (20-22 октября 2000 г. Красноярск)
  2. А.В. Бахшиев, С.П. Романов. – Математическое моделирование процессов преобразования импульсных потоков в естественном нейроне // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, №3, 2009. – с.71-80. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13070281
  3. А. В. Бахшиев, С.П. Романов. – Моделирование процессов преобразования импульсных потоков в нейронных структурах управления мышечным сокращением // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, №11, 2009. – с.70-79. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=13070251
  4. А. В. Бахшиев. Перспективы применения моделей биологических нейронных структур в системах управления движением // Информационно-измерительные и управляющие системы: - №9, 2011. с. 71-80. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17257136
  5. А.В. Бахшиев, С.П. Романов. – Воспроизведение реакций естественных нейронов как результат моделирования структурно-функциональных свойств мембраны и организации синаптического аппарата // Нейрокомпьютеры: разработка, применение, №7, 2012. – с.25-35. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17997711
  6. Aleksandr Bakhshiev, Filipp Gundelakh. Mathematical Model of the Impulses Transformation Processes in Natural Neurons for Biologically Inspired Control Systems Development // Supplementary Proceedings of the 4th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2015), Yekaterinburg, Russia, April 9-11, 2015. Published on CEUR-WS, vol. 1452, pp. 1-12, 15.10.2015. Online: http://ceur-ws.org/Vol-1452/
  7. Бахшиев А.В., Гунделах Ф.В. Исследование метода запоминания пространственных конфигураций робототехнической системы на нейронных сетях со структурной адаптацией / Робототехника и техническая кибернетика. №3(8)/2015. Изд. ЦНИИ РТК, 2015. – С.46-51.
  8. Бахшиев А.В., Гунделах Ф.В. Разработка и исследование бионической модели нейронной сети для управления движением робототехнических систем / Исследования наукограда. Изд. ООО «Умный город». №3(13)/2015. – с.31-35.
  9. А.В. Бахшиев, Ф.В. Гунделах. Моделирование механизмов моторной памяти как элемента замкнутой системы управления поведением робота // XVIII Международная научно-техническая конференция “Нейроинформатика-2016”: Сборник научных трудов. В 3-х частях. Ч. 1. М.: НИЯУ МИФИ, 2016.
  10. Ф.В. Гунделах, А.В. Бахшиев. Моделирование сети согласованного управления элементами исполнительной системы робота // XVIII Международная научно-техническая конференция “Нейроинформатика-2016”: Сборник научных трудов. В 3-х частях. Ч. 1. М.: НИЯУ МИФИ, 2016.
  11. А.В. Бахшиев, Ф.В. Гунделах. Моделирование иерархической спайковой нейронной сети для управления поведением мобильных роботов // Всероссийская научно-техническая конференция “Интеллектуальные системы, управление и мехатроника− 2016”: Сборник научных трудов. С. 43-48.
  12. Bakhshiev, A.V. The model of the robot's hierarchical behavioral control system / A.V. Bakhshiev, F.V. Gundelakh // Proceedings of the 13th International Symposium on Neural Networks, ISNN 2016, St. Petersburg, Russia, July 6–8, 2016. Published on Advances in Neural Networks – ISNN 2016. - P.317-327. Scopus. https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-40663-3_37
  13. Bakhshiev, A.V., Gundelakh, F.V. Application the Spiking Neuron Model with Structural Adaptation to Describe Neuromorphic Systems // Procedia Computer Science. Issue 103C, 2017. – pp. 190-197. https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1877050917300583
  14. А.В. Бахшиев, Л.А. Станкевич, Ф.В. Гунделах, В.В. Михайлов. Модель нейрона со структурной адаптацией и ее программная реализация в нейроморфных системах // Труды V всероссийской конференции «НДКИ – 2017», 25 – 29 сентября 2017г. – с. 38-44.
  15. Bakhshiev A., Stankevich L. Prospects for the Development of Neuromorphic Systems. In: Kryzhanovsky B., Dunin-Barkowski W., Redko V. (eds) Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research. NEUROINFORMATICS 2017. Studies in Computational Intelligence, vol 736. Springer, Cham, pp 47-52. https://doi.org/10.1007/978-3-319-66604-4_7 https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-319-66604-4_7
  16. Aleksandr Bakhshiev, Filipp Gundelakh, Lev Stankevich. Modeling of neuron resource optimization processes as an element of self-organizing dynamic spiking neural structures // Postproceedings of the 10th Annual International Conference on Biologically Inspired Cognitive Architectures, BICA 2019 (Tenth Annual Meeting of the BICA Society). Procedia Computer Science 169 (2020) 755–762. https://doi.org/10.1016/j.procs.2020.02.169
  17. Bakhshiev, A.V., Fomin, I.S., Gundelakh, F.V., Demcheva, A.A., Korsakov, A.M. The architecture of a software platform for growing spiking neural networks simulator developing // Journal of Physics: Conference Series, 2020, 1679(4). https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/1679/4/042001
  18. Korsakov, A., Bakhshiev, A. The Neuromorphic Model of the Human Visual System // Studies in Computational Intelligence, 2021, 925 SCI, pp. 339–346. https://link.springer.com/chapter/10.1007%2F978-3-030-60577-3_40
  19. A. Korsakov, A. Bakhshiev, L. Astapova, L. Stankevich, “Behavioral functions implementation on spiking neural networks”, Informatics and Automation, 20:3 (2021), 591–622. https://doi.org/10.15622/ia.2021.3.4
  20. Структурная адаптация сегментной спайковой модели нейрона / А. В. Бахшиев, А. М. Корсаков, Л. А. Астапова, Л. А. Станкевич // Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях - 2021 : Труды VII Всероссийской конференции, Нижний Новгород, 20–24 сентября 2021 года / Отв. редакторы В.А. Антонец, С.Б. Парин, В.Г. Яхно. – Нижний Новгород: Институт прикладной физики Российской академии наук, 2021. – С. 30-33.
  21. Формирование условного рефлекса на сегментной спайковой модели нейрона при моделировании поведенческих функций / А. М. Корсаков, Л. А. Астапова, А. В. Бахшиев, Л. А. Станкевич // Нелинейная динамика в когнитивных исследованиях - 2021 : Труды VII Всероссийской конференции, Нижний Новгород, 20–24 сентября 2021 года / Отв. редакторы В.А. Антонец, С.Б. Парин, В.Г. Яхно. – Нижний Новгород: Институт прикладной физики Российской академии наук, 2021. – С. 54-57.
  22. Compartmental spiking neuron model for pattern classification / L. A. Astapova, A. M. Korsakov, A. V. Bakhshiev [et al.] // Journal of Physics: Conference Series, Krasnoyarsk, Russia, 24 сентября – 03  2021 года / Krasnoyarsk Science and Technology City Hall of the Russian Union of Scientific and Engineering Associations. Vol. Volume 2094. – Krasnoyarsk, Russia: IOP Publishing Ltd, 2021. – P. 32032. – https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/2094/3/032032
  23. Korsakov, A., Bakhshiev, A., Astapova, L., Stankevich, L. (2022). Application of the Compartmental Spiking Neuron Model for the Conditioned Reflex Implementation. In: Kryzhanovsky, B., Dunin-Barkowski, W., Redko, V., Tiumentsev, Y., Klimov, V.V. (eds) Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research V. NEUROINFORMATICS 2021. Studies in Computational Intelligence, vol 1008. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-030-91581-0_25
  24. Bakhshiev A. V., Demcheva A. A. Compartmental spiking neuron model CSNM. Izvestiya VUZ. Applied Nonlinear Dynamics, 2022, vol. 30, iss. 3, pp. 299-310. DOI: 10.18500/0869-6632-2022-30-3-299-310
  25. Korsakov, A. M., Astapova, L. A., & Bakhshiev, A. V. (2022). Application of a compartmental spiking neuron model with structural adaptation for solving classification problems. Informatics and Automation, 21(3), 493-520. https://doi.org/10.15622/ia.21.3.2
  26.  Eremenko E. A., Korsakov A. M., Bakhshiev A. V. The incremental learning algorithm for compartmental spiking neuron model // Journal of Physics: Conference Series. – IOP Publishing, 2022. – Т. 2388. – №. 1. – С. 012036. https://iopscience.iop.org/article/10.1088/1742-6596/2388/1/012036/meta
  27. Korsakov, A., Astapova, L., Bakhshiev, A. (2023). The Method of Structural Adaptation of the Compartmental Spiking Neuron Model. In: Arseniev, D.G., Aouf, N. (eds) Cyber-Physical Systems and Control II. CPS&C 2021. Lecture Notes in Networks and Systems, vol 460. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-20875-1_51
  28. Fomin, I., Korsakov, A., Ivanova, V., Bakhshiev, A. (2023). Investigation of a Spike Segment Neuron in the Offline Multi-Object Tracking Task with Embeddings Constructed by a Convolutional Network. In: Kryzhanovsky, B., Dunin-Barkowski, W., Redko, V., Tiumentsev, Y., Klimov, V. (eds) Advances in Neural Computation, Machine Learning, and Cognitive Research VII. NEUROINFORMATICS 2023. Studies in Computational Intelligence, vol 1120. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-44865-2_37
  29. Предупреждение возникновения критических ситуаций в сложных технических системах с использованием нейроморфного подхода / А. А. Демчева, А. М. Корсаков, И. С. Фомин [и др.] // Робототехника и техническая кибернетика. – 2023. – Т. 11, № 4. – С. 281-291. https://doi.org/10.31776/RTCJ.11405
  30. Korsakov, A. M. Strategy of Incremental Learning on a Compartmental Spiking Neuron Model / A. M. Korsakov, T. T. Isakov, A. V. Bakhshiev // Optical Memory and Neural Networks. – 2023. – Vol. 32, No. S2. – P. S237-S243. https://doi.org/10.3103/s1060992x23060073