神经元的几何形态分类

• 作者: 刘小梅 尚小晶 李成凤 李阳 田彦涛
• 来源期刊: 吉林大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2011,（3）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 237-244
• 分类号: TP183
• 字数: 5692字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-5896.2011.03.012

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	田彦涛	吉林大学通信工程学院	118	909	16.0	24.0
2	李阳	吉林大学通信工程学院	43	107	7.0	9.0
3	尚小晶	吉林大学通信工程学院	4	27	2.0	4.0
4	李成凤	吉林大学通信工程学院	6	22	3.0	4.0
5	刘小梅	吉林大学通信工程学院	7	35	2.0	5.0