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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) Y  l$ ~5 A# `3 p8 K: Y6 W
    摘 要:
    * t* Z+ n6 P4 e# _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( Y6 M- x" V! r' v8 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
    % G4 j9 ?: z* ]% _& N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& i) n1 `) N8 f: d& T2 f! M
    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
    + d# \/ l1 o9 Q$ t9 R/ b" u. V: i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8 b' ^2 @3 t1 [( b0 a
    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。2 l, p" f% b3 o( `) W5 i
    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
    + R1 i6 W% E( u9 O# Y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
    * u6 M& b, S9 |特征建立支持向量机分类器模型。
    ; V3 y) H* E( E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( y4 e1 |* W  [7 c4 }
    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。
    : r4 H- k8 b( A, g6 f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
    7 v! f& x( ?, h5 E9 j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。" [1 h$ X; H+ q$ `
    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( A+ I& }$ s. m4 {/ T$ U
    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6 r8 {; g  @, }- \' h0 @, h* p
    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- l9 E9 R& c! V% b2 O
    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, d" l4 ]; D) K: n3 q  a+ y
    一类神经元具体样本,并给出了一种新的神经元命名方案。8 P: ~3 o* j/ a  I5 o
    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
      o; ?+ x9 ?: L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,
    3 y# t5 l& d& ~4 q$ ]; S+ J, a% v2 J并利用统计中的典型相关分析给出了改进的模型。6 m4 U4 p9 X  L+ j' J
    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( `& O) U, f  a* c; S' b0 w6 o
    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;- g4 i5 `1 q; B7 L+ e, l
    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。9 x% R9 z+ Z0 m
    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" B2 ^1 L$ l0 C, u3 ?% a
    参赛队号 10701001
    : ]: @* ~8 g6 m" S. q队员姓名 何立火 朱明敏 侯伟龙2 _6 b- ]& H9 X$ ?" J  T  [
    10701001C.rar (835.75 KB, 下载次数: 123)
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