晝夜節(jié)律（circadianrhythm）是指生物體以約24小時為周期活動變化的一種生理現(xiàn)象。當生物節(jié)律被破壞時,許多生理過程和行為都會異常。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和飲食的大規(guī)模數(shù)據(jù),運用卷積神經網(wǎng)絡識別小鼠活動和飲食的晝夜節(jié)律表型。論文的主要工作包括如下兩個部分:（1）卷積神經網(wǎng)絡與訓練集構造;使用IMPC建立的數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),運用卷積神經網(wǎng)絡進行識別。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),大部分數(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)庫中的部分數(shù)據(jù)作為訓練集。接下來,我們利用小鼠的飲食和活動的真實實驗數(shù)據(jù)的特征,人工構造訓練集。然后運用兩層的卷積神經網(wǎng)絡進行訓練,獲得可進行識別的預測卷積神經網(wǎng)絡模型。（2）小鼠表型識別;小鼠的飲食和活動通常呈現(xiàn)兩個峰的形狀,其中第一個高峰是主峰,高度更高。我們將兩個高峰高度異常作為生物晝夜節(jié)律異常的指標。運用卷積神經網(wǎng)絡自動化識別出兩個峰高度倒置的表型。在四個中心的飲食和活動中找到數(shù)個基因,缺失這些基因的小鼠的表型都表現(xiàn)出高峰倒... 

【文章來源】：蘇州大學江蘇省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：56 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．２單個神經元模型??

第二章卷積神經網(wǎng)絡理論?運用卷積神經網(wǎng)絡識別小鼠晝夜節(jié)律表型??ｆ??＼ｂ??Ｃｉ＇）??ｙ?＝?ｆ（ｃｏｘ?＋?ｂ）??圖２．２單個神經元模型??多輸入神經元（圖２．３）的輸出時，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，ＣＯ＆Ｏ＾ｊ，?．．．〇〇ｎｊ為輸入信號相應的權重值，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多輸入神經元模型??若設〇）１（）?＝?—?１，ｘ〇?＝?ｂ，此時??Ｘ?＝?（Ｘｏ＇ＸｈＸｚ，…，Ｘｎ）Ｔ，Ｗ?＝?（，?０００）０＾，００２〗，…（０ｎｊ），（２．７）式可轉化為：??ｙ?＝?ｆ（〇ａ〇ｊＸ〇?＋?ｏｏｉｊＸｉ?－＼?１－?ｃｊ〇ｎｊｘｎ）＝ｆ（ＷＸ）?（２．８）??傳統(tǒng)神經網(wǎng)絡多以單層感知器神經網(wǎng)絡為主，感知神經網(wǎng)絡是一種經典的前??饋神經網(wǎng)絡，信息從輸入層進入神經網(wǎng)絡，逐層向前傳遞到達輸出層。根據(jù)感知??器神經元選擇不同的激活函數(shù)、調整不同大小的權值和調整隱層數(shù)的層數(shù)，可以??形成具有各種功能特點的神經網(wǎng)絡。單層感知器是只有一層處理單元（一個隱藏??８??

，一直進行到預先設定的學習次數(shù)??或者進行到網(wǎng)絡輸出的誤差減少到可接受的程度后結束訓練。??２．２．１?ＢＰ網(wǎng)絡模型??運用ＢＰ算法的多層感知器是當前應用最廣泛的神經網(wǎng)絡，ＢＰ神經網(wǎng)絡由??輸入多個隱藏層和輸出層纟Ｕ成。在多層感知器的應用屮，中．隱藏１？１絡應用最??為涔遍，也町以比較清晰的看出處理信號的過程，它由輸入層、－個隱藏層和輸??丨ｌｉＵ組成。理論研究證明含有－個單隱藏感知器的網(wǎng)絡可以完成任意的輸入到輸??出的映射。含仃一個單層隱Ｍ的感知器也稱為三層ＢＰ網(wǎng)絡，其網(wǎng)絡結構如圖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＂’＞?…??圖２．４三層ＢＰ網(wǎng)絡??設三層ＢＰ神經網(wǎng)絡的輸入層有ｎ個節(jié)點，隱藏層有ｍ個節(jié)點，輸出層有１??９??

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3529653