晝夜節(jié)律（circadianrhythm）是指生物體以約24小時(shí)為周期活動(dòng)變化的一種生理現(xiàn)象。當(dāng)生物節(jié)律被破壞時(shí),許多生理過程和行為都會(huì)異常。因此,研究生物晝夜節(jié)律具有重要意義。論文中我們利用突變小鼠活動(dòng)和飲食的大規(guī)模數(shù)據(jù),運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別小鼠活動(dòng)和飲食的晝夜節(jié)律表型。論文的主要工作包括如下兩個(gè)部分:（1）卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與訓(xùn)練集構(gòu)造;使用IMPC建立的數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行識(shí)別。但是IMPC數(shù)據(jù)庫中大部分小鼠的數(shù)據(jù)形態(tài)與野生型小鼠的數(shù)據(jù)形態(tài)一致,缺失有表型的數(shù)據(jù),大部分?jǐn)?shù)據(jù)都偏向正常態(tài)。因此,數(shù)據(jù)偏差（bias）很大,無法直接選取IMPC數(shù)據(jù)庫中的部分?jǐn)?shù)據(jù)作為訓(xùn)練集。接下來,我們利用小鼠的飲食和活動(dòng)的真實(shí)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的特征,人工構(gòu)造訓(xùn)練集。然后運(yùn)用兩層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,獲得可進(jìn)行識(shí)別的預(yù)測(cè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。（2）小鼠表型識(shí)別;小鼠的飲食和活動(dòng)通常呈現(xiàn)兩個(gè)峰的形狀,其中第一個(gè)高峰是主峰,高度更高。我們將兩個(gè)高峰高度異常作為生物晝夜節(jié)律異常的指標(biāo)。運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化識(shí)別出兩個(gè)峰高度倒置的表型。在四個(gè)中心的飲食和活動(dòng)中找到數(shù)個(gè)基因,缺失這些基因的小鼠的表型都表現(xiàn)出高峰倒... 

【文章來源】：蘇州大學(xué)江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２單個(gè)神經(jīng)元模型??

第二章卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)理論?運(yùn)用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別小鼠晝夜節(jié)律表型??ｆ??＼ｂ??Ｃｉ＇）??ｙ?＝?ｆ（ｃｏｘ?＋?ｂ）??圖２．２單個(gè)神經(jīng)元模型??多輸入神經(jīng)元（圖２．３）的輸出時(shí)，可表示為：??ｙ?＝?＾ｏＯｉｊＸｉ?＋?〇Ｌ？２ｊＸ２?＋?—Ｈ?ｏａｎｊＸｎ?＋?ｂ）＝ｆ（ＷＸ?＋?ｂ）?（２．７）??其中，ｘ１；ｘ２，?．．．，ｘｎ為輸入信號(hào)，ＣＯ＆Ｏ＾ｊ，?．．．〇〇ｎｊ為輸入信號(hào)相應(yīng)的權(quán)重值，矩??Ｔ??陣形式Ｘ?＝（父丄而，…，ｘｎ）Ｔ，?Ｗ?＝?（〇）小〇）２＂…％）。??Ｘｌ??欠２?＇、?ｙ??‘?［?，ｆ?ｙ?？??㈧ｎｊｚ”?ｆｔ??ｙＺ’?＇??ｘｎ????”’一，一．，、…．．．．．．．．．．．??一一—一＾—??ｆ（ＷＸ?－ｈ?ｂ）??圖２．３多輸入神經(jīng)元模型??若設(shè)〇）１（）?＝?—?１，ｘ〇?＝?ｂ，此時(shí)??Ｘ?＝?（Ｘｏ＇ＸｈＸｚ，…，Ｘｎ）Ｔ，Ｗ?＝?（，?０００）０＾，００２〗，…（０ｎｊ），（２．７）式可轉(zhuǎn)化為：??ｙ?＝?ｆ（〇ａ〇ｊＸ〇?＋?ｏｏｉｊＸｉ?－＼?１－?ｃｊ〇ｎｊｘｎ）＝ｆ（ＷＸ）?（２．８）??傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多以單層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主，感知神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種經(jīng)典的前??饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，信息從輸入層進(jìn)入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，逐層向前傳遞到達(dá)輸出層。根據(jù)感知??器神經(jīng)元選擇不同的激活函數(shù)、調(diào)整不同大小的權(quán)值和調(diào)整隱層數(shù)的層數(shù)，可以??形成具有各種功能特點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。單層感知器是只有一層處理單元（一個(gè)隱藏??８??

，一直進(jìn)行到預(yù)先設(shè)定的學(xué)習(xí)次數(shù)??或者進(jìn)行到網(wǎng)絡(luò)輸出的誤差減少到可接受的程度后結(jié)束訓(xùn)練。??２．２．１?ＢＰ網(wǎng)絡(luò)模型??運(yùn)用ＢＰ算法的多層感知器是當(dāng)前應(yīng)用最廣泛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由??輸入多個(gè)隱藏層和輸出層纟Ｕ成。在多層感知器的應(yīng)用屮，中．隱藏１？１絡(luò)應(yīng)用最??為涔遍，也町以比較清晰的看出處理信號(hào)的過程，它由輸入層、－個(gè)隱藏層和輸??丨ｌｉＵ組成。理論研究證明含有－個(gè)單隱藏感知器的網(wǎng)絡(luò)可以完成任意的輸入到輸??出的映射。含仃一個(gè)單層隱Ｍ的感知器也稱為三層ＢＰ網(wǎng)絡(luò)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)如圖２．４??所ｚｊ々：??＇ｆｉｉＱ：丨丨１＿?＊＊＊??Ｖｉ／?ｊ?｜?＾�。ぃ簦�??隱賊Ｗ?ｙ％?ｙｚ?？？？?ｙ／?＊？?ｙ，￥ｔ??Ｖｉｌ?ｖ２｜?Ｖｆｎ?ｖｎｔｎ??輸入每發(fā)…；導(dǎo)＂’＞?…??圖２．４三層ＢＰ網(wǎng)絡(luò)??設(shè)三層ＢＰ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入層有ｎ個(gè)節(jié)點(diǎn)，隱藏層有ｍ個(gè)節(jié)點(diǎn)，輸出層有１??９??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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