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摘要:
通过径向基函数神经网络的分析,对神经元脉冲电位信号提出了新的分类方法.对原始信号进行峰电位检测,获得脉冲电位信号样本,以主成分进行预分类,选取与类中心方差小的典型脉冲电位集合作为径向基网络的训练样本,让神经网络进行自适应学习,以实现对原始信号的分类.仿真结果表明,在对模拟的脉冲电位信号进行分类时此方法的错误率比主成分聚类法和形状聚类法小.多电极细胞外记录的海马神经元细胞电活动信号应用此方法分类也取得了较好的效果.
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文献信息
篇名 基于径向基函数神经网络的多电极阵列信号脉冲电位的分类
来源期刊 生物医学工程研究 学科 医学
关键词 径向基函数神经网络 脉冲电位分类 多电极阵列 主成分分析 海马神经元网络
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 1-4,8
页数 5页 分类号 R318
字数 3570字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-6278.2006.01.001
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 李颖 华中科技大学生命科学与技术学院 42 305 10.0 15.0
2 刘海龙 华中科技大学生命科学与技术学院 9 99 5.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
径向基函数神经网络
脉冲电位分类
多电极阵列
主成分分析
海马神经元网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
生物医学工程研究
季刊
1672-6278
37-1413/R
大16开
山东省济南市解放路11号
1982
chi
出版文献量(篇)
1657
总下载数(次)
8
总被引数(次)
7283
相关基金
国家重点基础研究发展计划(973计划)
英文译名:National Basic Research Program of China
官方网址:http://www.973.gov.cn/
项目类型:
学科类型:农业
论文1v1指导