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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 07:57
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0 x7 W# |2 ^; J5 c% p
摘 要：
% C3 H6 {4 W+ s# b本文主要利用支持向量机(SVM)理论、聚类分析理论、主成分分析与典型相# i' g% l5 X1 k7 Z
关分析等有关知识，分析和解决了基于神经元空间几何形态特征的特征提取、样$ y4 `6 X6 _. j
本分类、类间和类内样本形态特征的显著性分析，并根据分类的结果，给出了基8 x: q6 q) L; K( k2 N
于神经元形态特征的命名方案；最后建立了以神经元的几何拓扑空间结构为隐变
9 A, M  S6 e! t& S量的隐马尔科夫模型(HMM)，从而预测神经元形态随时间的生长变化规律，给/ [9 `  K0 L% P
出了预测模型的实时性和有效性，得到了比较好的仿真结果。
! ~- I+ i; q: J. P问题一首先提取神经元的 43 种几何形态特征，然后采用主成分分析法，在
  P& r, {4 K7 }* @& Q0 ?' h7 K% w  H这些形态特征中提取6 种对神经元形态特征有较强解释力的几何特征，最后以此
5 `+ m1 P$ `" F特征建立支持向量机分类器模型。$ e; Z2 k: M1 `  d1 M
问题二首先主观标记附录 B 中神经元的类型；然后利用问题一中所建立的
' D  m1 Y7 E% D% z3 c2 x) o$ pSVM 分类器模型对其进行分类，并进行主客观的交叉验证，达到90%的准确率。$ V5 Q5 I5 o" v" [3 R6 m
验证了所建立模型在解决非线性及高维模式识别中表现出极大优势。最后根据对# o% O2 j: Z5 o6 g
分类结果中误分的神经元的几何特征的研究，建议引入新的神经元名称。) I+ z3 H% m; G: W, H( A+ J
问题三考虑到待分类神经元的类别数未知，用层次聚类方法进行神经元的未
7 U" b/ v. L3 m# w知类型数目的聚类，得到谱系聚类图；然后根据R2 统计量的方法确定待分类神
3 x. @7 w; G7 ^3 ^8 A7 c经元样本分为8 类最合适；最后在已经确定类别数目的情况下，针对层次聚类算0 u0 h! h  ~) \3 t
法的时间复杂度较高、容易陷入局部最优解等问题，采用k 均值聚类算法确定每! n$ O1 x8 ]# X( L# D- p8 |
一类神经元具体样本，并给出了一种新的神经元命名方案。
, [7 U9 ^; I6 i3 f1 m% V问题四从分类的逆向思维出发，基于样本间的分离度准则，建立了一种不同5 ~+ I- n3 e5 K% k9 y
物种神经元的区分方法，同时给出了不同物种同一神经元差异较大的形态特征，
" c% i: q5 v0 u, ]/ d3 b7 e) }3 t并利用统计中的典型相关分析给出了改进的模型。+ M; X8 F9 b- m; _
问题五针对神经元的实际形态是随时间的流逝不断发生变化的问题，建立了9 f1 C( b8 H; Q4 N% Q9 M: {
以神经元的几何拓扑空间结构为隐变量的HMM，其显状态为神经元的几何特征；& t* H0 t- k% @/ {( c* ~
利用已有的数据预测出神经元显式的状态，并预测神经元形态的生长变化规律。
4 a) S- M- Z  b关键词 神经元几何特征 支持向量机 主成分分析 k 均值隐马尔科夫模型
1 S  ~. a6 L% e, a- `8 S0 p  Z7 {参赛队号 10701001: B8 p0 B6 ^! D5 E! @
队员姓名 何立火 朱明敏 侯伟龙5 Z+ w( l/ F1 _) e
10701001C.rar (835.75 KB, 下载次数: 123)
作者: 707483401    时间: 2013-1-4 14:44
ddddddddd
( k1 S( w2 y1 ]0 v0 m) Y) x
作者: spenceryuan    时间: 2013-3-10 22:15
多谢楼主分享！！！
作者: CSU中科院院长    时间: 2013-7-26 20:55
學習了，謝謝分享
作者: michaeliceyzq    时间: 2013-8-16 09:21
顶顶顶，居然用了机器学习
作者: michaeliceyzq    时间: 2013-8-16 09:21
谢谢分享！！！
作者: 823759105    时间: 2013-8-28 10:53
很好！好好学习！！！
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作者: btuzi    时间: 2013-8-30 22:17
谢谢分享
作者: 连续可位    时间: 2014-4-14 23:55
刚刚需要一些论文看看，楼主谢谢啦！



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