F-Score相关论文
热休克蛋白是生物体受到外界刺激时合成的一类蛋白质,具有分子伴侣、调节细胞凋亡和参与机体免疫等生物学功能,研究表明热休克蛋白......
裂纹普遍存在于工业构件上，为防止安全事故的发生，对裂纹的检测是十分必要的.于热成像技术而言，其丰富的热信息在空间，时间和频率上可......
提出了一种基于偏最小二乘判别分析和F-score的特征筛选方法,并将其用于蛋白质组学质谱数据分析。该方法主要包含3个步骤:(1)用LIM......
提出了一种基于偏最小二乘判别分析和F-score的特征筛选方法,并将其用于蛋白质组学质谱数据分析。方法主要包含3个步骤:(1)用LIMPI......
提出了一种基于偏最小二乘判别分析和F-score的特征筛选方法,并将其用于蛋白质组学质谱数据分析.该方法主要包含3个步骤:(1)用LIMP......
针对F-score特征选择算法不能揭示特征间互信息而不能有效降维这一问题，应用去相关的方法对F-score进行改进，利用德语情感语音库EMO......
针对医学影像中高维特征的问题,提出一种用于影像组学的多级特征选择方法(MSOM-GA)。用组内相关系数过滤对边界敏感的特征。用混合......
针对改进F-score特征评价准则没有考虑特征测量量纲对特征重要性的影响,提出一种新的特征重要性评价准则D-score,避免不同特征测量......
F-score作为特征评价准则时,没有考虑不同特征的不同测量量纲对特征重要性的影响。为此,提出一种新的特征评价准则D-score,该准则......
目的 探究与情绪密切相关的脑电特征,并藉此优化最少导联集合。方法 30名被试观看四类典型情绪图片(轻松、沮丧、愉悦、恐惧)并记......
机器学习可以从海量的数据中寻找特别的联系,提取出隐藏在数据中的趋势和模式,更加直观地了解数据在现实世界的表达。利用机器学习......
原始数据中的冗余特征和不相关特征会使得构建的学习模型复杂度提高,并对模型的性能有负面的影响.对此,提出一种基于Filter和Wrapp......
特征选择作为一种数据预处理的重要方法,是监督学习算法中的一个重要组成部分,在数据挖掘、机器学习,模式识别等相关领域的研究和......
支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种有效的分类方法,其学习本质是通过对偶问题求解原问题,但是它不能直接获得特征重要......
针对多被试脑电数据存在被试问特征值差异较大的问题，分析了单次归一化的数据范围对分类准确率的影响。实验在情感数据集上采用6种......
涡流脉冲热成像技术(ECPT)现已被广泛应用于导体材料的缺陷检测和评估,比如风机叶片,铁轨,碳纤维复合材料等。国内外研究者提出了......
随着中国经济的快速发展，国内的信贷类业务发展尤为迅猛。近两年，P2P网贷得到了巨大发展，它为投资者和筹资者提供了便捷的信息平台。......
特征选择是高维小样本癌症基因数据分析的首要和关键步骤,但是现有特征选择算法存在特征子集依赖于训练样本且随训练样本不同而变......
公共空间模式（CSP） 分析由于具有变换简单、实现快速等优点,被广泛应用于信息挖掘、脑电信号处理等大数据处理应用中.本文以基于脑电......
睡眠脑电是研究睡眠障碍及相关疾病的重要客观指标。人工解析脑电方法耗时且易受主观因素影响,而已有的自动睡眠分期算法则较为复......
