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首页> Sensors (Basel, Switzerland)> Optimizing Depression Classification Using Combined Datasets and Hyperparameter Tuning with Optuna.

Optimizing Depression Classification Using Combined Datasets and Hyperparameter Tuning with Optuna.

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第一作者： Ștefana,Duță
第一单位： Applied Electronics and Information Engineering, National University of Science and Technology POLITEHNICA Bucharest (U.N.S.T.P.B.), 060042 Bucharest, Romania.
作者： Ștefana,Duță [1] ; Alina Elena,Sultana [1]
作者单位： Applied Electronics and Information Engineering, National University of Science and Technology POLITEHNICA Bucharest (U.N.S.T.P.B.), 060042 Bucharest, Romania. [1]
关键词 EEG signal processingEEGNetOptuna optimizationclinical diagnosticsdepression classificationhyperparameter tuningmachine learningneural networks
医学主题词 人类(Humans);脑电描记术(Electroencephalography);抑郁(Depression);信号处理, 计算机辅助(Signal Processing, Computer-Assisted);算法(Algorithms);男(雄)性(Male);成年人(Adult);女(雌)性(Female)
DOI 10.3390/s25072083
PMID 40218596
发布时间 2025-04-14
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Sensors (Basel, Switzerland)

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2025年25卷7期

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