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标题:
神经元的形态分类和识别
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作者:
madio
时间:
2012-9-15 07:56
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
; a# W3 t3 n5 b/ V" d" \% p0 @3 I
摘 要:
, P9 C' Z! v0 l& X f" L
本文的工作主要包括以下方面:
4 Y( I. a; k9 C9 o: L
1.提取神经元样本的空间几何属性,先进行属性选择,得出干的数目、最小直径、比较扩大角度平均值和段路径长度最大值为4个最主要的特征属性。然后用朴素贝叶斯模型依据选择出来的属性对神经元进行分类,最后用10折交叉验证方法对结果验证,取得了96%的正确率。
$ m J4 x# z$ K5 ?6 m3 F4 [$ |' l
2.在已有附录数据的基础上继续搜集数据作为训练样本,利用演化算法中的遗传规划模型,通过进化、选择等操作对附录B的数据进行预测。结果中有运动神经元7个、普肯野神经元2个、锥体神经元4个(包含1个变异)、中间神经元2个、感觉神经元3个和一个新的分类(毛线状神经元)。
- m! B' i1 x3 M) u1 V( k
3.改进已有的期望最大化(EM)聚类模型,加入双阈值终止条件和类间可分性判定依据,并将neuromorpho.org网站所有的5436组神经元数据分为7类,按照新类别的几何特征,尝试将其命名为多干放射状神经元、普通神经元、多干长须神经元、毛线状神经元、多干中须神经元、珊瑚状神经元和多极中间神经元。
2 t; m% r8 W' {5 ]6 b" v6 `
4.根据已有的贝叶斯分类模型,区分不同物种的同类神经元。不仅对题目中猪和鼠的普肯野神经元进行了区分,还对搜集的猫和鼠的脊髓运动神经元、猴子和人类的椎体神经元进行了分组对比试验,分组试验结果精度不低于为97.5%。
+ i9 ^/ F ?8 J( F( T; n* X
5.用分类模型取代常规的回归模型进行神经元的成长预测。根据同类神经元的大量样本聚类,把神经元的生长过程分为6个阶段。分析神经元的生长过程的几何特征的变化,再通过分类模型,可以确定80%以上的神经元所处生长阶段,从而达到预测下一个或几个生长阶段的目的。
, e! c. k( u0 y1 Y- ~+ d' X3 ^
[关键词]:属性选择 贝叶斯分类 EM聚类 10折交叉验证
; Z2 N6 v5 [2 ]3 s8 h
参赛队号10491004
; l3 t% k1 q1 r
队员姓名 余超、曾文聪、韩增新
3 N9 l) y4 g4 _1 d) V
10491004C.doc
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2012-9-15 07:56 上传
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作者:
spenceryuan
时间:
2013-3-10 22:49
多谢楼主分享!!!
作者:
zasui
时间:
2013-4-21 22:34
作者:
wukexing1990
时间:
2013-4-22 19:30
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作者:
wukexing1990
时间:
2013-4-22 19:30
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wukexing1990
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2013-4-23 16:36
谢谢楼主分享,顶一个,顺便积攒体力!
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wukexing1990
时间:
2013-4-23 16:36
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wukexing1990
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2013-4-23 16:36
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wukexing1990
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2013-4-23 16:37
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wukexing1990
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wukexing1990
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wukexing1990
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wukexing1990
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wukexing1990
时间:
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wukexing1990
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2013-4-23 16:37
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作者:
esperanza_w
时间:
2013-5-17 16:00
Thank you!
作者:
823759105
时间:
2013-8-27 16:18
不错!不错!!!
作者:
823759105
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2013-8-27 16:18
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823759105
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823759105
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823759105
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823759105
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823759105
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2013-8-27 16:43
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823759105
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823759105
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823759105
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2013-8-27 16:43
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作者:
823759105
时间:
2013-8-28 21:25
收益了!!!!
作者:
823759105
时间:
2013-8-28 21:25
顶一下!!!!
作者:
823759105
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2013-8-28 21:25
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823759105
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823759105
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823759105
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2013-8-28 21:26
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823759105
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823759105
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823759105
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2013-8-28 21:26
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823759105
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2013-8-28 21:26
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