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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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    发表于 2012-9-15 07:58 |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9 Q2 f" S+ Y2 |8 D, o
    摘       要:
    + d6 h9 z3 W& {& J  F2 D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。  f( [9 P0 S  {0 f, L; \3 q
    关键字:神经元 空间构像 层次分析 几何相似性 Scilab) X. l6 k' h  ?! I
    参赛队号10749007                   % k$ l. A, B; S3 i8 \
    队员姓名 吕冬妮 康彩 台流臣
    7 c6 W/ d( ?1 Q5 @  ]8 q: n* E 10749007C.doc (673.5 KB, 下载次数: 117)
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