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[2010C题优秀论文] 神经元的形态分类和识别

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madio        

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    发表于 2012-9-15 07:57 |只看该作者 |倒序浏览
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    题 目 神经元的形态分类和识别  u- u; e$ P) C$ x
    摘 要:
    * q6 V# B1 L; f. @  _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
      t7 |  V2 T2 E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
    9 A6 q2 [* E* M9 {2 h! B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
    + T5 w* W8 `8 q/ D) s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
    ' e8 ]9 F8 d8 N( C3 K0 f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% p4 O& ?& t/ E' W! y. h' t. ]
    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。9 N' Q* @4 E! _" 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1 j8 @! @+ H8 [3 R
    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7 U  t8 H# c+ Y( b8 \
    特征建立支持向量机分类器模型。
    ( R3 J. y% a) T4 a6 O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
    ) P1 T6 {# ^. |9 k; T  ?% D6 CSVM 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。
    1 \: W, t4 ^; 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# V8 Q" O" n7 D  S. p: l/ f% Y
    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。4 B4 R1 Q1 C$ Z5 |# G' ?
    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
    9 s) z$ U6 P; @! ?2 F9 x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
    , `+ y; {% Y* R2 |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
    / X' d, O9 h- j% F- E: I" e3 \  @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/ s/ `3 r6 h3 d( l$ ~, |4 f( e( q
    一类神经元具体样本,并给出了一种新的神经元命名方案。- ]' ]4 H/ D. r; p( f% G9 C8 \
    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
    ; s( x9 P) X1 Z( I8 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,7 b+ i+ C1 C$ R. o# ~. n' |
    并利用统计中的典型相关分析给出了改进的模型。- ?" o( o: O+ z6 j" t# d
    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
    ' w5 e8 a7 r9 p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;) X$ r* f' m8 i: g; x
    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。1 B- A7 R8 B1 C9 }" g" {/ D
    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5 ?6 C# u3 Q/ P4 A
    参赛队号 10701001, C0 d! J! o4 |7 J
    队员姓名 何立火 朱明敏 侯伟龙
    $ d, s" V: b' {2 ]1 G5 m 10701001C.rar (835.75 KB, 下载次数: 123)
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