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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 |倒序浏览
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    题 目         神经元的形态分类和识别! }7 x. @( A1 M# K2 Z+ I
    摘       要：
      I2 A: x6 ^) S4 ]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。+ m8 }' b% s- {
    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。
    ' I: U3 n* \0 }5 p9 H  s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。
      I' L( u3 r: \2 e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。, K* I8 h6 J; I6 U& K  O/ |
    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。' k) d& i  A( t9 Z4 O
    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 D6 b( q# j( P! w9 k8 q关键字：神经元；几何形态；SVM决策树；SOM聚类分析0 b& S- m% U- e) J6 P/ \
    参赛队号10386017                    
    , j0 G2 R" C+ d. ^队员姓名 郑加明 刘敏 吴大华$ x: l1 P, H7 J7 z; j! C6 p
    10386017C.doc (937.1 KB, 下载次数: 108)
    zan
    神经元, 动物
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    发表于 2013-3-10 22:51 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    多谢楼主分享！！！
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    发表于 2013-3-16 10:40 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta |邮箱已经成功绑定
    非常好，多谢楼主分享！
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    wukexing1990        

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    发表于 2013-4-22 19:31 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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    wukexing1990        

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    发表于 2013-4-22 19:31 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
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    发表于 2013-6-22 17:47 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    顶之！！！
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    发表于 2013-6-22 17:47 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    谢谢楼主分享！
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    shlovehl        

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    发表于 2013-6-22 17:47 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    拿走了~3Q！
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    shlovehl        

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    发表于 2013-6-22 17:49 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    好贵啊，2个体力点没了
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    发表于 2013-6-22 19:55 |只看该作者 |招呼Ta 关注Ta
    好东西、、、、下来研究一下
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