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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6 m% |' R( t) K: V& |& F
    摘 要:
    ! a8 {1 R( f) S/ G. ~; b) I, b' H; }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
    3 \4 j' h8 \  F! v4 O1 g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
    0 v/ i$ w6 x- H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
    * a- P/ k* {% `0 o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% f, S6 f, k% Z, E' W" S& [& r0 l
    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' {% O; k5 N. B# H) g$ K
    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。
    + a8 N# {2 }9 Y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
    3 l! Q, `) {9 D: `$ o. k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
    ; V; l) O* r. ^( [7 H0 U9 I& l特征建立支持向量机分类器模型。
    , K" a& J9 b% e4 |/ 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9 s( d4 Q2 ?" S9 l$ E' L% y. V
    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。' [; I& `  w+ F* e' [
    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% v5 ~' W, ]' [
    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。: `: C' w) }6 e1 W$ ?- n+ E8 i# F
    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
    . y9 ^( B: }; v, Z& h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
    " R7 K  j! z3 {1 @( {* X0 F1 i- ~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
    ; b- `" ^2 p. n, {* F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' U3 `( b. ?  G- j
    一类神经元具体样本,并给出了一种新的神经元命名方案。' M2 q& @8 G9 a0 b( j/ l; d9 g- d$ ^
    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
    , v  e& i0 c4 d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,' r: D/ e( M, o$ u
    并利用统计中的典型相关分析给出了改进的模型。) S, Y, E2 U1 q7 W2 j9 V
    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
    4 k; G- \8 j+ F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;
    7 ], ?3 b$ J* _0 O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。' t. A# n2 H* K: M1 s2 k9 S
    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' {& s  ]5 ]6 Q/ a( F3 B& c9 s
    参赛队号 10701001' t; R) C# A# Y4 y
    队员姓名 何立火 朱明敏 侯伟龙% Z& _$ D6 H4 C3 K3 q* ~
    10701001C.rar (835.75 KB, 下载次数: 123)
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