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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 07:55 |只看该作者 |正序浏览
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    题 目         神经元的形态分类和识别
    : r  b% Z; C: x$ G2 C6 _8 [摘       要：' p, i, C2 Q% n' U
    本文根据已知神经元的空间形态数据，提取出不同类型神经元的几何形态特征，再利用这些特征，建立神经元形态分类模型。根据所建立的形态分类模型，对神经元进行分类识别与分析。6 W0 r9 |8 {9 ]! V
    针对问题1，根据已知神经元的空间形态数据，提取出不同类型神经元的几何形态特征。建立起基于改进的SVM决策树分类模型，能根据各类神经元的可分离程度，依次将神经元的类别分割出来，使可能出现的错分尽可能地远离树根，从而大幅地提高分类的正确率。$ b; y" J- N: H2 g! C! h
    针对问题2，利用问题1的模型判断附录B中 20个神经元的类型，发现仅将神经元分成5类是不够合理的，需要定义新的神经元类别。
    8 u3 s/ N: K6 x' [* Y+ O针对问题3，建立一个基于SOM(Self-Organizing Map)聚类分析模型，并用于解决神经元的分类问题。与问题1模型相比，该模型可以解决没有确定神经元类别个数的分类问题。SOM聚类分析还能实现高维数据模式的低维可视化，使得聚类结果具有可读性。并且通过利用SOM聚类分析，我们提取出了能给生物学家命名神经元提供参考的几何特征。' i6 u* c( I! C! S  v
    针对问题4，应用问题3的模型，判断出不同动物神经系统中同一类神经元的形态特征存在的区别。
    + r! C  r4 i4 W4 W8 u针对问题5，通过构造出一个神经元随机生长模型，从而较为准确地预测神经元形态的生长变化。并且在生长变化过程中，问题3模型得到的8个重要特征并未发生明显变化。
    6 h% U2 o& L) x. O" \关键字：神经元；几何形态；SVM决策树；SOM聚类分析0 \2 L% b$ i; i* T" Y
    参赛队号10386017                    ( v( J' U  C' S( M( y
    队员姓名 郑加明 刘敏 吴大华
    . {/ U- R% c9 F 10386017C.doc (937.1 KB, 下载次数: 108)
    zan
    神经元, 动物
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    大家好，我来自重庆，是西南政法大学大三的学生。
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    发表于 2013-8-29 12:19 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    可以哟！！！
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    发表于 2013-8-29 10:20 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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    发表于 2013-8-29 10:20 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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    发表于 2013-8-29 10:19 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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    发表于 2013-8-29 10:19 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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    发表于 2013-8-29 10:19 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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    发表于 2013-8-29 10:19 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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