动物行为分析是研究动物高级神经中枢功能的一项重要技术手段,动物的行为及其规律综合反映了其心理和生理状况,在实验动物学领域得到了广泛研究。近年来,行为采集手段的发展让大量行为数据得以产生,机器学习的出现大大提升了动物行为数据的处理效率。其中,监督学习可以实现对动物行为的自动识别和分类,而无监督学习则有利于发现人眼所观测不到的新行为或异常行为,探索行为结构。本文对机器学习方法在动物行为分析中的应用进行了阐述,为后期的研究工作和方向提供参考。
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