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基于互信息的生物神经网络功能性连接辨识
被引量：
2
1
作者
刘剑钊
董朝轶
冯丽斐
《传感器与微系统》
CSCD
2016年第6期59-61,65,共4页
生物神经网络(BNN)功能性连接的辨识方法被广泛地应用于使用BNN的多通道时间序列数据构建网络连接结构,帮助加深对BNN结构和功能间关系的认识和理解。首先,建立基于积分点火(IF)机制的BNN模型,获得多通道神经元脉冲序列;然后,运用互信息...
生物神经网络(BNN)功能性连接的辨识方法被广泛地应用于使用BNN的多通道时间序列数据构建网络连接结构,帮助加深对BNN结构和功能间关系的认识和理解。首先,建立基于积分点火(IF)机制的BNN模型,获得多通道神经元脉冲序列;然后,运用互信息(MI)方法计算出各神经元间的MI值,超过一定阈值的MI表明两个神经元间存在相互连接关系。仿真结果表明:基于MI的网络辨识方法计算开销较小,对BNN功能性连接结构具有较高的辨识度。
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关键词
生物神经网络
积分点火模型
脉冲序列
互信息
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职称材料
题名
基于互信息的生物神经网络功能性连接辨识
被引量：
2
1
作者
刘剑钊
董朝轶
冯丽斐
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
出处
《传感器与微系统》
CSCD
2016年第6期59-61,65,共4页
基金
2013年度国家自然科学基金地区基金资助项目(61364018)
2013年度教育部留学回国人员科研启动基金资助项目(第45批)
+1 种基金
2015年度内蒙古自治区高等学校"青年科技英才计划"-青年科技领军人才项目
2014年度内蒙古工业大学青年学术骨干项目
文摘
生物神经网络(BNN)功能性连接的辨识方法被广泛地应用于使用BNN的多通道时间序列数据构建网络连接结构,帮助加深对BNN结构和功能间关系的认识和理解。首先,建立基于积分点火(IF)机制的BNN模型,获得多通道神经元脉冲序列;然后,运用互信息(MI)方法计算出各神经元间的MI值,超过一定阈值的MI表明两个神经元间存在相互连接关系。仿真结果表明:基于MI的网络辨识方法计算开销较小,对BNN功能性连接结构具有较高的辨识度。
关键词
生物神经网络
积分点火模型
脉冲序列
互信息
Keywords
biological
neural
network
（
bnn
）
integrate-and-fire
（IF）
model
pulse
series
mutual
information
（MI）
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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出处
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1
基于互信息的生物神经网络功能性连接辨识
刘剑钊
董朝轶
冯丽斐
《传感器与微系统》
CSCD
2016
2
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