J4 ›› 2011, Vol. 29 ›› Issue (03): 237-.

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神经元的几何形态分类

尚小晶|刘小梅|李成凤|李 阳|田彦涛   

  1. 吉林大学 通信工程学院| |长春 130025)
  • 出版日期:2011-05-20 发布日期:2011-06-27
  • 通讯作者: 田彦涛(1958— ),男,吉林四平人,吉林大学教授,博士生导师,主要从事分布式智能系统研究,(Tel)86-13844889256 E-mail:tianyt@jlu.edu.cn。
  • 作者简介:尚小晶(1987— )|女|湖北宜昌人|吉林大学硕士研究生|主要从事肌电信号的模式识别研究|(Tel)86-15584431859(E-mail)312511605@qq.com;通讯作者:田彦涛(1958— )|男|吉林四平人|吉林大学教授|博士生导师|主要从事分布式智能系统研究|(Tel)86-13844889256(Email)tianyt@jlu.edu.cn。
  • 基金资助:

    吉林省科技发展重点基金资助项目(20090350);中国高校博士专项科研基金资助项目(20100061110029);吉林大学博士生交叉学科科研资助计划基金资助项目(2011J009)

Geometry Morphological Classification of Neurons

SHANG Xiao-jing|LIU Xiao-mei|LI Cheng-feng|LI Yang|TIAN Yan-tao   

  1. College of Communication Engineering, Jilin University, Changchun 130025,China
  • Online:2011-05-20 Published:2011-06-27

摘要:

为了对不同神经元进行区分,采用L-Measure软件对神经元的几何形态进行特征提取,通过主成分分析对提取的特征降维进行处理。采用概率神经网络、BP(Back Propagation)神经网络和模糊分类器组成的分类器“投票”,对锥体神经元、普肯野神经元、运动神经元、感觉神经元、双级神经元、三级神经元和多级神经元7种神经元进行分类。实验证明,3种分类器组合分类的效果比其中任意一种分类器的效果都好,识别率更高。

关键词: 神经元, 概率神经网络, BP神经网络, 模糊分类器, 投票分类

Abstract:

In order to disytiguish different nellrons,the morphological classification of neurons in the understanding of the characteristics of neuron structure and function has great significance. Using LMeasure software to extract geometry of neurons for feature, characteristics extracted through principal component analysis to reduce the dimension. Using probabilistic neural network, BP(Back Propagation) neural network, fuzzy classifier consisting of “Note” on the pyramidal neurons, purkinje neuron, motor neurons, sensory neurons, Bipolar interneuron, tripolar interneuron and multipolar interneuron to classify 7 kinds of neuron. Experiments show that the classification of three combined is better than any of them has good performance, a higher recognition rate.

Key words: neurons, probabilistic neural network, BP neural network, fuzzy classifier, voting classification

中图分类号: 

  • TP183