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基于模糊聚类方法的神经元形态分类识别_刘辉舟
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2017-03-08
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基于模糊聚类方法的神经元形态分类识别_刘辉舟
随着“人类脑计划”研究的开展，人们对大脑神经元的结构和功能的研究逐渐深入。神经元的几何形态特征和电学物理特性是研究神经元的基点， 电学物理特性包含神经元不同的电位发放模式;几何形态特征主要包括神经元的空间构象。对于神经元特性的认识，最基本的问题是对神经元的分类识别。利用电位发放模式区分神经元类别比较复杂， 所以目前主要倾向利用几何形态来进行神经元的分类。基于神经元的形态特征，目前有两种分类方法：根据神经元的突起和功能分类，这两种分类方法只是简单的感性认识，但缺乏理论知识和数学模型的支撑。本文基于染色技术得到的神经元几何形态特征数据， 提出神经元几何形态特征提取方法，建立神经元模糊聚类迭代模型，设计基于几何形态特征的神经元自动分类模型， 能对神经元进行准确地分类识别。
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