研究文章

有效的识别在大规模并行高峰列车组装神经元

图3

假阳性和假阴性率作为装配尺寸的函数。每个面板显示了FN率作为酒吧的情节(积极的设在)和FP率(负的设在和插图)为每种类型的数据集(一个):SIP,;(b) MIP,,;(c)喝,;(d) MIP,,。每个面板包含一组分组酒吧(颜色表示不同的测试统计的结果,,,;见传说)。每个栏代表的意思是10实现,错误栏表明一个标准差。所有的数据集都固定发射率(所有神经元赫兹),一个固定的符合率赫兹,和持续时间时间的步骤毫秒。显著性水平为1%。一代的代理人(5000重复),峰值与均匀分布打乱。
439648. fig.003a
(一)
439648. fig.003b
(b)
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(c)
439648. fig.003d
(d)