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标题: 神经元的形态分类和识别 [打印本页]

作者: madio    时间: 2012-9-15 07:55
标题: 神经元的形态分类和识别
题 目         神经元的形态分类和识别; R2 D% a9 a2 v% y( _- c
摘       要:
9 f: r) @9 p& B5 P" z% m+ x0 w+ J本文根据已知神经元的空间形态数据,提取出不同类型神经元的几何形态特征,再利用这些特征,建立神经元形态分类模型。根据所建立的形态分类模型,对神经元进行分类识别与分析。3 b; ]1 S; E7 d+ y3 z% q* L1 z
针对问题1,根据已知神经元的空间形态数据,提取出不同类型神经元的几何形态特征。建立起基于改进的SVM决策树分类模型,能根据各类神经元的可分离程度,依次将神经元的类别分割出来,使可能出现的错分尽可能地远离树根,从而大幅地提高分类的正确率。
6 R8 |, b* y3 @& d- b针对问题2,利用问题1的模型判断附录B中 20个神经元的类型,发现仅将神经元分成5类是不够合理的,需要定义新的神经元类别。+ B2 G. \0 k* _& X  ?
针对问题3,建立一个基于SOM(Self-Organizing Map)聚类分析模型,并用于解决神经元的分类问题。与问题1模型相比,该模型可以解决没有确定神经元类别个数的分类问题。SOM聚类分析还能实现高维数据模式的低维可视化,使得聚类结果具有可读性。并且通过利用SOM聚类分析,我们提取出了能给生物学家命名神经元提供参考的几何特征。; u; w9 J+ d4 s8 l& \+ @& F
针对问题4,应用问题3的模型,判断出不同动物神经系统中同一类神经元的形态特征存在的区别。3 h; l) E( Q, @7 E. b& I) y2 P
针对问题5,通过构造出一个神经元随机生长模型,从而较为准确地预测神经元形态的生长变化。并且在生长变化过程中,问题3模型得到的8个重要特征并未发生明显变化。6 w0 S+ Y+ }. o7 ]8 _
关键字:神经元;几何形态;SVM决策树;SOM聚类分析
) Z* Z0 S- ~7 M 参赛队号10386017                    
9 J2 B  q, a8 V: G* U队员姓名 郑加明 刘敏 吴大华) s* [( g8 Z! [
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作者: spenceryuan    时间: 2013-3-10 22:51
多谢楼主分享!!!
作者: wangfight    时间: 2013-3-16 10:40
非常好,多谢楼主分享!
作者: wukexing1990    时间: 2013-4-22 19:31
体力体力体力体力体力体力
作者: wukexing1990    时间: 2013-4-22 19:31
体力体力体力体力体力体力
作者: shlovehl    时间: 2013-6-22 17:47
顶之!!!
作者: shlovehl    时间: 2013-6-22 17:47
谢谢楼主分享!
作者: shlovehl    时间: 2013-6-22 17:47
拿走了~3Q!
作者: shlovehl    时间: 2013-6-22 17:49
好贵啊,2个体力点没了
作者: 我身无形    时间: 2013-6-22 19:55
好东西、、、、下来研究一下
作者: dadadasy    时间: 2013-7-1 21:15
谢谢分享,好好学习学习
作者: 823759105    时间: 2013-8-27 19:30
很好!好好学习!!!
作者: 823759105    时间: 2013-8-27 19:30
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作者: 823759105    时间: 2013-8-27 19:31
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作者: 823759105    时间: 2013-8-27 19:32
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作者: 823759105    时间: 2013-8-29 10:19
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作者: 823759105    时间: 2013-8-29 10:19
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作者: 823759105    时间: 2013-8-29 10:19
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作者: 823759105    时间: 2013-8-29 10:20
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作者: 823759105    时间: 2013-8-29 10:20
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作者: l刘书伶    时间: 2013-8-29 12:19
可以哟!!!




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