神經(jīng)元的形態(tài)分類(lèi)算法研究.pdf

1、大腦是生物體內(nèi)結(jié)構(gòu)和功能最復(fù)雜的組織，其中包含上千億個(gè)神經(jīng)細(xì)胞(神經(jīng)元)。人類(lèi)腦計(jì)劃(Human Brain Project，HBP)的目的是要對(duì)全世界的神經(jīng)信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)建立共同的標(biāo)準(zhǔn)，多學(xué)科整合分析大量數(shù)據(jù)，加速人類(lèi)對(duì)腦的認(rèn)識(shí)。
　　 為了利用神經(jīng)信息學(xué)數(shù)據(jù)庫(kù)，設(shè)計(jì)神經(jīng)元形態(tài)識(shí)別與分類(lèi)的方法，我們需要對(duì)樣品神經(jīng)元數(shù)據(jù)進(jìn)行深入地分析，找到各類(lèi)神經(jīng)元的有效特征，將待判別的神經(jīng)元與樣品神經(jīng)元進(jìn)行比較，然后判斷出待判定神經(jīng)元屬于哪一類(lèi)

2、。本文基于這種思想，利用模板匹配法和支持向量機(jī)法，建立神經(jīng)元形態(tài)識(shí)別的模型，對(duì)神經(jīng)元進(jìn)行分類(lèi)。
　　 模板匹配法是模式識(shí)別中最簡(jiǎn)單的方法，當(dāng)給定一定量的樣品時(shí)，該方法會(huì)有很好的判別效果。支持向量機(jī)(SVM)是二十世紀(jì)九十年代發(fā)展起來(lái)的統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的核心內(nèi)容，在模式識(shí)別中有廣泛地應(yīng)用。本文利用模板匹配法和支持向量機(jī)法進(jìn)行神經(jīng)元的形態(tài)學(xué)分類(lèi)，通過(guò)不同的分類(lèi)方法的比較，可以看出支持向量機(jī)法具有良好的分類(lèi)能力。在研究中我們還發(fā)現(xiàn)：利用量