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基于贝叶斯原理的多维Spike Train分类预测模型
被引量：
1
1
作者
樊一娜
郎波
危辉
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第7期1619-1623,共5页
神经元集群编码和spike train分析是神经信息处理的关键问题。该文介绍了一种利用高阶多维泊松模型对spike train进行分类预测的方法,并从spike的强度分布、匹配准确性和集成策略上进行了数学论证。最后利用该方法在大鼠U迷宫实验中选...
神经元集群编码和spike train分析是神经信息处理的关键问题。该文介绍了一种利用高阶多维泊松模型对spike train进行分类预测的方法,并从spike的强度分布、匹配准确性和集成策略上进行了数学论证。最后利用该方法在大鼠U迷宫实验中选取20组作为训练集进行分类测试,实验结果表明,利用该方法得到的分类准确率在97%左右。
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关键词
信息处理
多维spike
TRAIN
高阶多维泊松模型
贝叶斯原理
预测分类模型
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职称材料
题名
基于贝叶斯原理的多维Spike Train分类预测模型
被引量：
1
1
作者
樊一娜
郎波
危辉
机构
青海
大学
电力学院
复旦大学认知算法模型实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第7期1619-1623,共5页
基金
国家自然科学基金(30990263)
十二五国家科技支撑计划项目(2012BAI37B06)资助课题
文摘
神经元集群编码和spike train分析是神经信息处理的关键问题。该文介绍了一种利用高阶多维泊松模型对spike train进行分类预测的方法,并从spike的强度分布、匹配准确性和集成策略上进行了数学论证。最后利用该方法在大鼠U迷宫实验中选取20组作为训练集进行分类测试,实验结果表明,利用该方法得到的分类准确率在97%左右。
关键词
信息处理
多维spike
TRAIN
高阶多维泊松模型
贝叶斯原理
预测分类模型
Keywords
Information processing
Multi spike train
High-order multiple Possion model
Bayes theory
Prediction classification model
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于贝叶斯原理的多维Spike Train分类预测模型
樊一娜
郎波
危辉
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
1
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