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第卷第期电子与信息学报年月基于贝叶斯原理的多维分类预测模型樊一娜郎波危辉青海大学电力学院西宁复旦大学认知算法模型实验室上海摘要神经元集群编码和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进行分类预测的方法并从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迷宫实验中选取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左右关键词信息处理多维高阶多维泊松模型贝叶斯原理预测分类模型中图分类号文献标识码文章编号引言面的研究是量化神经元聚群编码信息例如
第35 卷第7 期 电 子 与 信 息 学 报 Vol.35No.7
2013 年7 月 Journal of Electronics Information Technology Jul. 2013
基于贝叶斯原理的多维Spike Train 分类预测模型
樊一娜① 郎 波*② 危 辉②
①(青海大学电力学院 西宁 810016)
②(复旦大学认知算法模型实验室 上海 201203)
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。
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
中图分类号：TP18 文献标识码： A 文章编号：1009-5896(2013)07-1619-05
DOI: 10.3724/SP.J.1146.2012.01453
A Classification and Prediction Model of Multi
Spike Train Based on Bayes Theory
① ② ②
Fan Yi-na Lang Bo Wei Hui
①
(Institute of Electric Power, Qinghai University, Xi’ning 810016, China)
②
(Laboratory of Cognitive Algorithm, Fudan University, Shanghai 201203, China)
Abstract: Neural population encoding and analysis of spike train play an important role in the field of neural
inforamtion processing. In this study, a classification method of spike train is proposed based on high-order
multiple Possion model, and a mathematic deduction is made in the spike instensity distribution, accuracy of
matching and integration strategy, respectively. Finally, 20 trails, as a traing set, are applied to experiment of U
maze of mouse. The result demonstrates that the accuracy rate of the classification method is about 97%.
Key words: Information processing; Multi spike train; High-order multiple Possion model; Bay
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