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基于贝叶斯原理的多维Spike Train分类预测模型
作者:樊一娜;郎波;危辉; 作者单位:青海大学电力学院;复旦大学认知算法模型实验室; 加工时间:2013-12-20 信息来源:电子与信息学报
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
摘 要: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。
内 容:原文可通过湖北省科技信息共享服务平台(http://www.hbstl.org.cn)获取
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