摘要：神经元集群编码和spike train分析是神经信息处理的关键问题。该文介绍了一种利用高阶多维泊松模型对spike train进行分类预测的方法,并从spike的强度分布、匹配准确性和集成策略上进行了数学论证。最后利用该方法在大鼠U迷宫实验中选取20组作为训练集进行分类测试,实验结果表明,利用该方法得到的分类准确率在97%左右。

关键词：信息处理 多维spike train 高阶多维泊松模型 贝叶斯原理 

单位：青海大学电力学院 西宁810016 复旦大学认知算法模型实验室 上海201203