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《生命科学研究》 2017年06期
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动态贝叶斯网络结构搜索法辨识生物神经网络连接

陈晓艳  董朝轶  
【摘要】:准确辨识生物网络的功能性连接结构,对于从系统水平探明网络调控机制,具有重要意义。文中发展了一种基于最小描述准则(minimum description length,MDL)的动态贝叶斯网络结构搜索法(dynamical Bayesian network structure searching method,DBNSSM),用于对脉冲神经元网络(pulsed neural network,PNN)(一种人工构造的生物神经元网络)结构进行辨识,以获得其内部神经元间的功能性连接情况和相互作用强度。在网络结构辨识过程中,候选网络结构评分函数综合考虑以下两个因素:1)利用网络动态响应数据确定的网络结构似然度;2)网络结构的复杂度。以上两因素相互折中后,评分最小的网络结构,即为最优网络。网络结构选择过程采用遗传算法(genetic algorithm,GA),候选网络结构对应的邻接矩阵元素构成二进制染色体,交叉、变异后,经历有限代的进化选择,收敛于全局最优网络结构。最后,将DBNSSM应用于PNN产生的动态时间序列数据。仿真结果表明:该方法能够有效地利用网络响应数据,辨识出生物神经元网络结构,未来可进一步应用于体外培养生物神经网络结构的辨识。

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