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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 07:57
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
% X+ Y# Q( @) q2 p. j
摘 要：
& c0 K+ M, @0 n/ d9 o, P
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
4 i% @/ e- y0 W6 S8 F2 h
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
( }5 B, e0 f) E. g# X9 G
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
6 \! ^8 {' k6 d& v2 [8 u
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
" l: g3 h, ^: H3 D
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
" a5 ~* _8 a z; M: E0 w; y
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。
" S& X1 J% e* ~" z
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
6 ]) h% L9 l2 Z; B9 v1 F
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
0 s1 u7 u6 s) s* h9 {4 Y
特征建立支持向量机分类器模型。
4 \; P# m5 C7 F. g ?& a! Y/ P
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
8 O5 \; @ t! v, F
SVM 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。
* ?; {+ b; j3 r8 E0 u5 F8 C
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
1 D2 g& s% |. Y ^, M& a- [
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。
% O% b( ]" X/ x
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
# B, \5 j9 t- y- f5 I
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
; `1 z8 {) e ]/ O
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
9 i B+ B0 j( S
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
3 P M+ U C2 A/ u
一类神经元具体样本，并给出了一种新的神经元命名方案。
+ \& x$ y3 b j" }8 p+ W* Q
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
6 [! [- V3 Y. x$ |
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，
+ n$ _& j# T! N7 s) X! J- E( o0 _# e' T9 \
并利用统计中的典型相关分析给出了改进的模型。
/ T" \& S# {* s( P$ R+ [
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
7 z! N, U( k' v1 Z
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；
. c5 {: ~* k/ K, D8 W
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。
' N7 \' L+ J+ O; a3 X
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
, m; t: q! Q8 G) t Z1 p
参赛队号 10701001
- Z `$ S, V" @- {4 r! V2 k
队员姓名 何立火 朱明敏 侯伟龙
0 {, O- |" E* [1 B1 I- U5 N
10701001C.rar
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作者:
707483401
时间:
2013-1-4 14:44
ddddddddd
# v$ _* Y# }$ [0 ?
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！！！
作者:
823759105
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2013-8-30 16:12
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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！
欢迎光临 数学建模社区-数学中国 (http://www.madio.net/)
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