基于径向基函数神经网络的多电极阵列信号脉冲电位的分类
李颖
刘海龙
1.华中科技大学生命科学与技术学院,湖北,武汉,4300742.华中科技大学生命科学与技术学院,湖北,武汉,430074
摘要：通过径向基函数神经网络的分析,对神经元脉冲电位信号提出了新的分类方法.对原始信号进行峰电位检测,获得脉冲电位信号样本,以主成分进行预分类,选取与类中心方差小的典型脉冲电位集合作为径向基网络的训练样本,让神经网络进行自适应学习,以实现对原始信号的分类.仿真结果表明,在对模拟的脉冲电位信号进行分类时此方法的错误率比主成分聚类法和形状聚类法小.多电极细胞外记录的海马神经元细胞电活动信号应用此方法分类也取得了较好的效果.
关键词：径向基函数神经网络脉冲电位分类多电极阵列主成分分析海马神经元网络
分类号：R318(医用一般科学)
资助基金：国家重点基础研究发展计划（973计划）(60025514)
论文发表日期：2006-01-01
在线出版日期：2026-09-11（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 1-4,8 )
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