dc.contributor.author
Meckenhäuser, Gundula
dc.date.accessioned
2018-06-07T23:12:57Z
dc.date.available
2014-07-01T08:35:26.062Z
dc.identifier.uri
https://refubium.fu-berlin.de/handle/fub188/10195
dc.identifier.uri
http://dx.doi.org/10.17169/refubium-14393
dc.description.abstract
The central aim of computational neuroscience is to understand the
computational principles underlying the neuronal processing of information. In
this thesis experimental data is analyzed with methods from machine learning
to contribute to a better understanding of the processing of calling songs in
crickets and grasshoppers. Which features of cricket calling songs are
critical for the recognition and evaluation of a potential mating partner?
Chapter 2 investigates this question by analyzing a large body of behavioral
data recorded from female crickets during phonotactic experiments with
artificial neural networks. Models are presented that quantitatively predict
the experimental measure of phonotactic behavior for a given set of feature
values from calling songs. The model predictions allow to identify minimal
feature sets that best describe the behavioral data. How is information about
a calling song, i.e. the song identity and its attractiveness, encoded in the
neuronal pattern of auditory neurons in grasshoppers? To answer this question
behavioral as well as electrophysiological data of auditory neurons are
analyzed with naive Bayes classifiers in chapter 3. It is shown that
information about a stimulus is encoded in the spike count of populations of
neurons.
de
dc.description.abstract
Zentraler Untersuchungsgegenstand von 'computational neuroscience' sind die
Verrechnungsprinzipien, welche der neuronalen Informationsverarbeitung
zugrunde liegen. In dieser Doktorarbeit werden experimentelle Daten mit
Methoden des maschinellen Lernens analysiert um zu einem besseren Verständnis
der Verarbeitung von Balzgesängen in Grillen und Grashüpfern beizutragen.
Welche Charakteristika der Balzgesänge von Grillen sind ausschlaggebend für
die Erkennung und Beurteilung potentieller Paarungspartner? Kapitel 2
untersucht diese Fragestellung durch Analyse von Verhaltensdaten mit
künstlichen neuronalen Netzen. Es werden Modelle präsentiert die das
phonotaktische Verhalten der Weibchen auf Basis beschreibender Größen eines
Gesanges quantitativ vorhersagen. Diese Vorhersagen ermöglichen Teilmengen von
mehreren Charakteristika zu identifizieren welche die Verhaltensdaten am
besten beschreiben. Wie sind Informationen eines Balzgesanges, z.B. die
Identität oder die Attraktivität, in den neuronalen Antworten auditorischer
Neurone in Grashüpfern kodiert? Um diese Frage zu beantworten werden in
Kapitel 3 Verhaltensdaten und elektrophysiologische Daten mit Bayes
Klassifikatoren untersucht. Es wird gezeigt, dass Informationen über den
Gesang in der Anzahl der Aktionspotentiale von Populationen auditorischer
Neurone kodiert ist.
de
dc.format.extent
XII, 75 S.
dc.rights.uri
http://www.fu-berlin.de/sites/refubium/rechtliches/Nutzungsbedingungen
dc.subject
insect acoustic communication
dc.subject
neural information processing
dc.subject
pattern recognition
dc.subject
artificial neural network
dc.subject.ddc
500 Naturwissenschaften und Mathematik::570 Biowissenschaften; Biologie::570 Biowissenschaften; Biologie
dc.title
Temporal aspects of the processing of calling songs in Orthoptera
dc.contributor.contact
g.meckenhaeuser@gmail.com
dc.contributor.firstReferee
Prof. Dr. Martin P. Nawrot
dc.contributor.furtherReferee
Prof. Dr. R. Matthias Hennig
dc.date.accepted
2014-06-19
dc.identifier.urn
urn:nbn:de:kobv:188-fudissthesis000000096976-8
dc.title.translated
Zeitliche Aspekte der Verarbeitung von Balzgesängen in Orthoptera
de
refubium.affiliation
Biologie, Chemie, Pharmazie
de
refubium.mycore.fudocsId
FUDISS_thesis_000000096976
refubium.mycore.derivateId
FUDISS_derivate_000000015411
dcterms.accessRights.dnb
free
dcterms.accessRights.openaire
open access