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Complex Augmentation in Autonomic EEG-Cayley Neural Network: Integrating Bipartite-Trivalent graph with Erdos-Renyi in EEG Network Modelling

机译:自主EEG-Cayley神经网络中的复杂增强:在脑电网络建模中与ERDOS-Renyi集成二分三价图

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摘要

Cayley graph is used in representing the complex augmentation of autonomic EEG neural network with bipartite, trivalent and Erdos-Renyi models. The augmentation was used in determining an efficient communication, data and information transmission in EEG neural network. The geometric properties of EEG neural network augmented in autonomic Cayley neural network is used in the processing and transmission of EEG data. The correlation between directed communication path and optimum information transfer path ensured that EEG data and information were transmitted effortlessly to the end effector and end user. EEG network centrality revealed the geometric property of the neural network. The paper proposed the use of Cayley diagrams and graphs in the representation of autonomic EEG neural networks.
机译:Cayley Graph用于代表自主脑电图神经网络的复杂增强,具有二分,三价和埃尔多斯仁义模型。 用于确定EEG神经网络中的有效通信,数据和信息传输的增强。 在Aigic Cayley神经网络中增强的EEG神经网络的几何特性用于EEG数据的处理和传输。 定向通信路径与最佳信息传输路径之间的相关性确保eEG数据和信息毫不费力地发送到末端执行器和最终用户。 EEG网络中心地区揭示了神经网络的几何特性。 本文提出了在自主EEG神经网络的代表中使用Cayley图和图表。

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