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进化大规模脉冲神经网络的发育方法
  • ISSN号:0254-4164
  • 期刊名称:计算机学报
  • 时间:2012
  • 页码:2633-2644
  • 分类:TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:西北师范大学计算机科学与工程学院,兰州730070
  • 相关基金:国家自然科学基金(61165002);甘肃省自然科学基金(1506RJZA127);甘肃省高等学校科研项目(2015A-013).
  • 相关项目:进化大规模脉冲神经网络的关键技术研究
中文摘要:

生物神经细胞具有复杂多样的空间几何形态,而这种形态结构是研究单个神经细胞信息处理和整个神经系统连接的基础。为此,提出一种针对三维神经元几何形态的发育生成方法。采用人工基因组对基因调控网络进行编码,用基因表达的动态特性来表示神经元树突树的发育过程。实验结果表明,生成的虚拟神经元与实际神经元具有相似的几何形态结构。与已有基于发育机制的生长方法相比,更真实地表现了生物神经元的发育过程。与基于统计分析的重建方法相比,能够更方便地得到几何形态参数的统计分布函数。

英文摘要:

Biological neural cells have complex and diverse spatial geometry morphologies,and the geometry morphologies are the basis of single neuron cell information processing and whole nervous system connections. This paper proposes a novel developmental method for generating the 3D neuron morphology. Using the artificial genome to encode the genetic regulatory network,the dynamic features of gene expression are used to express as the developmental process of dendritic morphologies. Experimental results show that the generated virtual neurons have similar geometric structure with the actual neurons. Compared with the existing growth methods based on developmental mechanism, the proposed method shows the development of biological neurons more realistically. Compared with the reconstruction method based on statistical analysis, the statistical distribution function of geometric morphological parameters can be obtained more conveniently.

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期刊信息
  • 《计算机学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国计算机学会 中国科学院计算技术研究所
  • 主编:孙凝晖
  • 地址:北京中关村科学院南路6号
  • 邮编:100190
  • 邮箱:cjc@ict.ac.cn
  • 电话:010-62620695
  • 国际标准刊号:ISSN:0254-4164
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1826/TP
  • 邮发代号:2-833
  • 获奖情况:
  • 中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国数学评论(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,美国剑桥科学文摘,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:48433