神经元实时编码的分类和预测模型研究

为了研究神经元放电的内在规律及解决传统线性分析方法不能对神经元采样数据进行有效分类的问题,提出了正则化线性判别分析法和最近收缩质心法。根据神经元数据自身的特点,设计了一个新的分析神经元放电频率的方法,并通过交叉验证比较了各算法的正确性。实验结果表明了提出的新方法的有效性,证明了神经元放电活动的内在规律性以及利用对神经元集群放电活动的分析对外界刺激分类和预测的可行性。