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基于模糊聚類方法的神經(jīng)元形態(tài)分類識別_劉輝舟
隨著“人類腦計劃”研究的開展，人們對大腦神經(jīng)元的結(jié)構(gòu)和功能的研究逐漸深入。神經(jīng)元的幾何形態(tài)特征和電學(xué)物理特性是研究神經(jīng)元的基點， 電學(xué)物理特性包含神經(jīng)元不同的電位發(fā)放模式;幾何形態(tài)特征主要包括神經(jīng)元的空間構(gòu)象。對于神經(jīng)元特性的認識，最基本的問題是對神經(jīng)元的分類識別。利用電位發(fā)放模式區(qū)分神經(jīng)元類別比較復(fù)雜， 所以目前主要傾向利用幾何形態(tài)來進行神經(jīng)元的分類?；谏窠?jīng)元的形態(tài)特征，目前有兩種分類方法：根據(jù)神經(jīng)元的突起和功能分類，這兩種分類方法只是簡單的感性認識，但缺乏理論知識和數(shù)學(xué)模型的支撐。本文基于染色技術(shù)得到的神經(jīng)元幾何形態(tài)特征數(shù)據(jù)， 提出神經(jīng)元幾何形態(tài)特征提取方法，建立神經(jīng)元模糊聚類迭代模型，設(shè)計基于幾何形態(tài)特征的神經(jīng)元自動分類模型， 能對神經(jīng)元進行準確地分類識別。
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