文档介绍：东华大学
硕士学位论文
基于集成极限学****机的神经元分类算法研究

专业名称：控制科学与工程
作者姓名：李佳
指导教师：陈亮
学校代码：10255
学号：2141136
基于集成极限学****机的神经元分类算法研究
RESEARCH ON NEURON CLASSIFICATION BASED ON ENSEMBLE OF
EXTREME LEARNING MACHINE
学科专业：控制科学与工程
论文作者：李佳
指导老师：陈亮
答辩日期：2017 年 1 月 6 日
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学位论文作者签名：指导教师签名：
日期：年月日日期：年月
基于集成极限学****机的神经元分类算法研究
基于集成极限学****机的神经元分类算法研究
摘要
神经元是大脑结构中最基本的单位，想要了解大脑的结构和功
能，就要先对神经元进行研究。由于神经元结构复杂，种类繁多，想
要了解神经元，首先就要解决神经元的分类问题。从现代神经科学开
始以来，神经元的分类问题一直备受争议。近几年的实验进展加快了
数据采集的速度，由此产生了大量关于神经元的形态、生理和分子特
性的数据，这些数据鼓励研究者们努力通过强大的机器学****技术，实
现自动化的神经元分类。为了实现对于神经元的有效分类，本文从神
经元的形态结构入手，对神经元的分类方法进行研究。具体工作如下：
（1）采用稀疏主成分分析算法提取神经元的主要形态特征。在
对神经元分类的研究中，由于神经元结构复杂，形态特征较多，在对
神经元的形态特征进行分析时，首先需要对其进行降维。稀疏主成分
分析算法可以有效的对高维数据进行降维，降维后得到的主要特征不
仅能够包含原始数据的大部分信息，而且由于部分因子载荷稀疏至
零，能够利于研究者对稀疏主成分给出具有实际意义的分析。
（2）采用极限学****机算法对神经元进行分类。为了能够准确且快
速的实现神经元的分类，本文采用极限学****机算法对神经元进行分
类，并与传统的支持向量机、BP 神经网络进行对比。实验结果证明
极限学****机能够对神经元进行有效的分类，且分类精度以及训练速度
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