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题名动态贝叶斯网络结构搜索法辨识生物神经网络连接
被引量：3
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作者
陈晓艳
董朝轶
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机构
内蒙古工业大学电力学院
内蒙古机电控制重点实验室
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出处
《生命科学研究》
CAS
CSCD
2017年第6期527-533,共7页
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基金
国家自然科学基金(61364018)
教育部留学回国人员科研启动基金(第45批)
+1 种基金
内蒙古自然科学基金杰出青年培育基金(2016JQ07)
内蒙古自治区高等学校"青年科技英才计划"(NJYT-15-A05)
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文摘
准确辨识生物网络的功能性连接结构,对于从系统水平探明网络调控机制,具有重要意义。文中发展了一种基于最小描述准则(minimum description length,MDL)的动态贝叶斯网络结构搜索法(dynamical Bayesian network structure searching method,DBNSSM),用于对脉冲神经元网络(pulsed neural network,PNN)(一种人工构造的生物神经元网络)结构进行辨识,以获得其内部神经元间的功能性连接情况和相互作用强度。在网络结构辨识过程中,候选网络结构评分函数综合考虑以下两个因素:1)利用网络动态响应数据确定的网络结构似然度;2)网络结构的复杂度。以上两因素相互折中后,评分最小的网络结构,即为最优网络。网络结构选择过程采用遗传算法(genetic algorithm,GA),候选网络结构对应的邻接矩阵元素构成二进制染色体,交叉、变异后,经历有限代的进化选择,收敛于全局最优网络结构。最后,将DBNSSM应用于PNN产生的动态时间序列数据。仿真结果表明:该方法能够有效地利用网络响应数据,辨识出生物神经元网络结构,未来可进一步应用于体外培养生物神经网络结构的辨识。
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关键词
生物网络
脉冲神经元网络(PNN)
动态贝叶斯网络结构搜索法(dbnssm)
最小描述长度(MDL)
因果性连接
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Keywords
biological networks
pulsed neural network （PNN）
dynamical Bayesian network structure search-ing method （dbnssm）
minimum description length （MDL）
causal connection
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分类号
TP14
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP183
[自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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