Dian M.费拉哈蒂。;米罗斯拉夫·巴科尼亚;哈米德·埃赫巴利尼亚;阿萨迪（Amir H.Assadi）。 动态PCA用于疼痛皮层基底神经生理数据的多电极记录中的网络特征提取。 （英语） 兹比尔1007.68867 神经计算 44-46, 401-405 (2002). 摘要：应用一种新的多尺度分析方法，对大鼠热痛刺激过程中的多电极棘波记录进行量化，以量化神经元反应的非平稳模式。这种方法将允许生物约束转化为多维几何。然后，我们确定最能表征皮层反应的神经元定位的最佳尺度、分辨率和密度。在最优选择中，我们确定局部线性主成分分析（PCA）的固有维度，该维度近似于数据的非线性几何结构，并在规定的范围内最小化重建误差。当维数为1、2或3时，我们的优化算法确定最接近数据的非线性主曲线系统。 MSC公司： 68单位99 计算方法和应用 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 92C20美元 神经生物学 关键词：多尺度分析;主成分分析（PCA）;疼痛信息模式;皮层反应;特征值 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{D.M.Fallahati}等人，神经计算44-46，401-405（2002；Zbl 1007.68867） 全文： 内政部