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《西北师范大学》 2016年
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基于脉冲深度信念网络的fMRI分类研究

陈国军  
【摘要】:神经科学研究表明,神经信息被编码为精确定时的脉冲序列,而不只是简单的脉冲发放频率。脉冲神经网络应用精确定时的脉冲序列表示与处理信息,是新一代神经网络计算模型。脉冲神经网络与基于脉冲频率编码信息的传统人工神经网络相比,不但具有更好的生物可解释性,同时还拥有着更强大的计算能力。脉冲神经网络自提出以来就有不少科研人员坚持不懈地进行研究,挖掘脉冲神经网络的巨大潜能。神经网络的深度学习模拟人脑的多层结构,对数据从低层到高层渐进地提取特征,进而提高对复杂时空信息的处理能力。因此,将脉冲神经网络与深度学习有效结合,构建脉冲神经网络的深度学习算法,并应用于实际复杂问题的求解,将会成为神经网络领域一个重要的研究方向。首先,对神经信息的编码策略进行了分析,按照不同编码方式将编码策略分为脉冲频率和脉冲精确定时两大类,脉冲频率编码根据神经元发放的脉冲频率对信息进行编码与处理,而脉冲精确定时编码以神经元发放的脉冲时间进行神经信息的表示。此外,根据fMRI脑区划分的特点,构造了fMRI的脉冲序列编码方法。其次,通过对脉冲深度信念网络结构的分析,结合基于三项的脉冲时间依赖可塑性规则,提出了脉冲深度信念网络的无监督预训练方法和监督学习算法。将基于三项的脉冲时间依赖可塑性规则应用到对比散度算法中,得到了改进的脉冲深度信念网络的无监督预训练方法;将基于三项的脉冲时间依赖可塑性规则应用到ReSuMe(Remote Supervised Method)中,给出了比ReSuMe算法的学习准确率更高且迭代次数更少的脉冲神经网络监督学习算法。最后,将构建的脉冲深度信念网络模型和学习算法应用到fMRI分类问题中,选取ADHD标准数据集作为分类数据集,用于验证本文所提方法的性能以及对实际问题的求解能力。实验表明,本文所构建的脉冲深度信念网络对fMRI有着较好的分类效果。
【学位授予单位】:西北师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2016
【分类号】:R338;TP18

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