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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 07:58 |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9 d2 }* z0 |& z9 k+ i) r8 {
    摘       要：) A* m5 Y8 X8 C3 y. E
    对神经元特性的认识，最基本问题是神经元的分类。神经元的形态复杂多样，神经元的识别分类问题有相当的困难。本文对提供的参考数据进行统计分析，将其转化成对应每类神经元的空间形态的指标参数，然后对每个指标进行定性分析和对比分析，确定对各类型神经元细胞识别起决定作用的指标，利用层次分析法 、图形截面、几何相似性等的分析方法建立神经元的分类模型，以此模型来作为对神经元的分类判决标准，该分类模型能够将附录提供的大部分神经元进行准确的分类。数据分析采用开源科学计算软件Scilab进行处理，运行环境为Scilab5.2，部分代码采用C#基于VS2008开发，最终将数据整合，构建了科学的分类模型，完成了题目要求。
    9 D2 ?4 ~, v( r8 B关键字：神经元 空间构像 层次分析 几何相似性 Scilab
      x$ e( `' ]$ ~! f% F0 n0 y 参赛队号10749007                  
    / ^2 q1 {) l1 D1 _4 W队员姓名 吕冬妮 康彩 台流臣
    6 k/ D5 ^3 u$ @+ ~0 ~4 i& i 10749007C.doc (673.5 KB, 下载次数: 117)
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    发表于 2013-8-29 19:08 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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