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基于模糊聚類方法的神經元形態分類識別_劉輝舟
隨著“人類腦計劃”研究的開展，人們對大腦神經元的結構和功能的研究逐漸深入。神經元的幾何形態特征和電學物理特性是研究神經元的基點， 電學物理特性包含神經元不同的電位發放模式;幾何形態特征主要包括神經元的空間構象。對于神經元特性的認識，最基本的問題是對神經元的分類識別。利用電位發放模式區分神經元類別比較復雜， 所以目前主要傾向利用幾何形態來進行神經元的分類?；谏窠浽男螒B特征，目前有兩種分類方法：根據神經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學模型的支撐。本文基于染色技術得到的神經元幾何形態特征數據， 提出神經元幾何形態特征提取方法，建立神經元模糊聚類迭代模型，設計基于幾何形態特征的神經元自動分類模型， 能對神經元進行準確地分類識別。
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