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J-GLOBAL ID：201602228881049531   整理番号：16A1126327

相互情報量に基づく生体ニューラルネットワークの機能的接続同定【JST・京大機械翻訳】

Identification of functional connectivity of biological neuralnetwork based on mutual information

著者 (3件)： Liu Jianzhao (College of Electric Power,Inner Mongolia University of Technology, Key Laboratory of Electromechanical Control) ,  Dong Chaoyi (College of Electric Power,Inner Mongolia University of Technology, Key Laboratory of Electromechanical Control) ,  Feng Lifei (College of Electric Power,Inner Mongolia University of Technology, Key Laboratory of Electromechanical Control)
資料名： Chuanganqi yu Weixitong  (Chuanganqi yu Weixitong)
巻： 35  号： 6  ページ： 59-61,65  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2884A  ISSN： 2096-2436  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 生物学的ニューラルネットワーク(BNN)機能的接続の同定法は,BNNのマルチチャネル時系列データを用いてネットワーク接続構造を構築するために広く用いられており,BNN構造と機能間の関係の理解と理解の一助となっている。まず、積分点火(IF)メカニズムに基づくBNNモデルを構築し、マルチチャネルニューロンのパルス列を獲得した。そして,各ニューロン間のMI値を相互情報量(MI)法を用いて算出し,一定の閾値を超えるMIは2つのニューロン間に相互接続関係が存在することを示した。シミュレーション結果は以下を示す。MIに基づくネットワーク識別方法の計算コストは比較的小さく、BNNの機能性接続構造に対して高い性を持っている。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： パルス列 ,  ニューロン ,  *相互情報量 ,  *ネットワーク ,  相互接続 ,  *ニューラルネットワーク ,  積分 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： 機能性 ,  計算コスト ,  時系列データ ,  マルチチャネル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： biological neural network(BNN) ,  integrate-and-fire(IF) model ,  pulse series ,  mutual information(MI)

分類 (1件)： 溶接部  (WC07100I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 相互情報量 ,  生体 ,  ニューラルネットワーク ,  同定