CoCoNAD-连续时间关闭神经元组装检测

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lnxcoco.zip公司	（353 kb）	GNU/Linux可执行文件
wincoco.zip公司	（123 kb）	Windows控制台可执行文件
可口可乐.zip	（313千字节）	C源代码，版本2.33（2016.11.21）
可口可乐.tar.gz	（293 kb）
椰子汁.py	（75 kb）	替代版本的Python源代码
psf+psr.zip	（78 kb）	模式频谱过滤的Python脚本
psf+psr.tar.gz	（70 kb）	和模式集缩减

描述

辅酶NAD(有限公司连续时间C类我o（o）塞德N个欧元A类装配D类检测）是一个查找频率的程序并行点过程中的不精确同步联合事件，它在平行尖峰序列的分析中有应用。其想法是提供一种方法来测试时间重合编码假设也就是说，刺激是由时间编码的神经元群的同时放电，有时称为电池组件.

Python实现要慢得多（大约是40倍），但支持同步的分级概念。这（目前）不是由C实现支持，该实现被限制为二进制同步的概念（即，一组事件要么是同步的或否）。然而，如果同步的二进制概念是可以接受的，并且该算法将在Python中用于实际的挖掘任务建议使用PyCoCo扩展模块，它为C实现提供了Python接口。

档案中的脚本ccn+psf+psr全面实施并行（尖峰）列车/点过程的分析过程在中进行了描述（尽管用于标准频繁项集挖掘）[皮卡多·梅尼奥等。2013]和[托雷等。2013].可以找到这些脚本的文档在这里.调用主脚本ccn+psf+psr.py没有任何论据获取显示调用和可用的帮助消息选项。

如果在Microsoft Windows上执行程序时遇到问题，检查您是否有Microsoft Visual C++Redistributable for Visual Studio 2022（请参阅“其他工具和框架”下）安装为程序是用Microsoft Visual Studio 2022编译的。

描述基本思想、算法、神经生物学中的应用及其实现C版本：

• 在并行点进程中发现频繁模式
  克里斯蒂安·博尔盖特和大卫·皮卡多·梅尼奥
  程序。第12届国际智能数据分析研讨会,116-126.
  施普林格-弗拉格，柏林/海德堡，德国2013
  ida_13.pdf格式（443 kb）ida_13.ps.gz（491 kb）（11页）
• 频繁序列数据的项集挖掘：神经元尖峰序列的同步性
  大卫·皮卡多·梅尼奥和克里斯蒂安·博尔盖特
  智能数据分析18(6):997-1012.
  荷兰阿姆斯特丹IOS出版社，2014
  doi:10.3233/IDA-140681 iospress.com网站
  （16页）

使用模式谱评估统计显著性在这些论文中解释了发现的频繁项目集的标准的频繁项集挖掘，但思想可以转移，对CoCoNAD进行了一些调整）：

• 寻找神经装配使用频繁项集挖掘
  大卫·皮卡多·梅尼奥、克里斯蒂安·博尔盖特、丹尼斯·伯杰、，乔治·格斯坦和索尼娅·格伦
  神经信息学前沿7：第9条
  Frontiers Media，瑞士洛桑，2013
  doi:10.3389/fninf.2013.00009 frontiersin.org网站
  accfim.pdf格式（1797 kb）accfim.ps.gz公司（772 kb）（14页）
• 统计评估由频繁项提取的同步峰值模式设置挖掘
  埃米利亚诺·托雷、大卫·皮卡多·梅尼奥、迈克尔·丹克、，Christian Borgelt和Sonja Grün
  计算神经科学前沿,7：第132条
  Frontiers Media，瑞士洛桑，2013
  doi:10.3389/fncom.2013.00132 frontiersin.org网站
  （13页）

频繁项集挖掘相关任务综述（适用于离散事务集，而不是连续事务集时间），可以在本文中找到：

• 频繁项集挖掘
  克里斯蒂安·博尔盖特
  威利跨学科审查：数据挖掘与知识发现2(6):437-456.
  J.Wiley&Sons，英国奇切斯特，2012
  doi:10.1002/widm.1074 wiley.com网站
  （20页）

有关频繁项集挖掘、实现的详细信息其他算法和测试数据集的频繁项集挖掘实施存储库.