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【中文期刊】 《遗传学报》 2019年46卷9期 433-443页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Batch effects are technical sources of variation and can confound analysis.While many performance ranking exercises have...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《仿生工程学报（英文版）》 2019年16卷4期 647-662页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 In this paper,we propose a novel study for gesture identification using surface electromyography (sEMG) signal,and the r...
【关键词】 gesture identification；surface electromyography (sEMG)；supervised learning；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《仿生工程学报（英文版）》 2013年10卷2期 231-241页SCIMEDLINEISTICCSCD
【关键词】 gene selection；feature selection；ant colony optimization；
- 概要：
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【中文期刊】 《仿生工程学报（英文版）》 2011年08卷2期 191-200页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 Particle Swarm Optimization (PSO) is a popular and bionic algorithm based on the social behavior associated with bird fl...
【关键词】 particle swarm optimization；feature selection；data mining；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《遗传学报》 2009年36卷7期 409-416页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Both microRNA (miRNA) and mRNA expression profiles are important methods for cancer type classification. A comparative s...
【关键词】 cancer classification；microRNA；mRNA；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 周金治 唐肖芳 《生物医学工程学杂志》 2015年32卷4期 735-739页MEDLINEISTICPKUCA
【摘要】 在脑-机接口(BCI)中,为了提高小样本学习运动想象脑电信号(EEG)的分类识别准确率,本文提出一种基于相关系数分析的特征选择方法.针对2005年BCI竞赛数据集Ⅳa中5位样本数据,通过短时傅里叶变换(STFT)和相关系数的计算,降低了原始...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李静 洪文学 《生物医学工程学杂志》 2014年31卷6期 1218-1222,1228页MEDLINEISTICPKUCA
【摘要】 模式识别问题中特征提取和特征选择是一个重要问题.基于向量的几何代数表示方法,提出了一种新的几何代数片积系数特征提取方法,并对其中存在的维数升高问题进行了研究,提出了改进的微分进化特征选择方法.本文分类器采用线性判别分析,以公开的乳腺癌生物医...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 南重汉 邹凌云 《第三军医大学学报》 2013年35卷13期 1366-1370页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 建立新的机器学习模型,从蛋白质数据集或全基因组蛋白质序列中预测外膜蛋白.方法 采用分组重量编码和氨基酸组成计算蛋白质序列特征,采用F-score方法反向选择特征,采用支持向量机算法建立分类模型,在1 087条蛋白质序列构成的数据集上进...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵阳 汪晓洁 等 《国际生物医学工程杂志》 2019年42卷4期 336-341页ISTICCA
【摘要】 目的 利用机器学习方法预测非小细胞肺癌(NSCLC)患者的5年生存状况,提高预测效率与预测准确性.方法 采用SEER数据库的NSCLC数据进行实验.针对患者数据存在的不平衡问题,使用Borderline-SMOTE法进行数据采样,采用基于扰...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 闫慈 田翔华 等 《公共卫生与预防医学》 2017年28卷6期 31-33页ISTIC
【摘要】 目的 针对体检数据的高维度、高冗余特点,对体检数据进行Lasso特征选择,为高维体检数据减少数据冗余提供方法学参考.方法 以代谢综合征为切入点,收集乌鲁木齐某体检中心2016年体检者信息共34981例,每位体检者信息包含75个变量.Lass...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 郗群 毛文虹 《解放军预防医学杂志》 2016年34卷6期 879-883,889页ISTICCA
【摘要】 目的 提高结直肠癌患者的早期诊断率,帮助结直肠癌患者及早发现病情获得最佳治疗效果(治疗早期直肠癌能达到超过90％的五年存活率).方法 在机器学习理论和实践的基础上,提出了采用向前法作逐步逻辑回归(Logistic Regression,LR...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Isabel Cristina Echeverri Ocampo 陈丁滢 等 《现代生物医学进展》 2014年14卷27期 5201-5203页ISTICCA
【摘要】 目的:本文使用数据挖掘方法研究土壤中微量元素和白血病的相关性.方法:使用CFS-Adaboost算法研究我国29个省、市、自治区白血病死亡率的统计数据和土壤中微量元素含量的对应关系.结果:从29种微量元素中发现了13种微量元素与白血病相关,...
- 概要：
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【中文期刊】 徐文彬 夏翃 等 《国际生物医学工程杂志》 2019年42卷1期 33-38页ISTICCA
【摘要】 目的 使用多重支持向量机递归特征消除算法(MSVM-RFE)对癌症的基因表达谱数据进行分析并计算基因排序分数,得到最优特征基因子集.方法 从高通量基因表达数据库下载膀胱癌、乳腺癌、结肠癌和肺癌的基因表达谱数据并通过差异表达分析得到差异表达基...
- 概要：
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【中文期刊】 陈玲 杨海弟 等 《国际医药卫生导报》 2011年17卷20期 2513-2515页
【摘要】 目的 研究分析耳鸣患者的临床特征及听力学特点,比较不同类型耳鸣的掩蔽试验效果,探索耳鸣的个性化治疗.方法 对我科门诊及住院的主观性耳鸣患者217例,常规病史调查,同时行纯音测听、耳声发射、耳鸣检测及掩蔽,分析耳鸣患者的临床特征,评估各类耳鸣...
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【外文期刊】 Abhay,Krishan ; Deepti,Mittal ; 《Biomedizinische Technik. Biomedical engineering》 2020年65卷3期 301-313页SCIMEDLINEBP
【关键词】 artificial neural network;classification;feature selection;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Zhaomin,Yao ; Gancheng,Zhu ; 等 《Frontiers in genetics》 2021年12卷 793629页
【关键词】 feature selection (FS);intersection and union combination;methylation data;
- 概要：
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【外文期刊】 H,Al-Saddik ; A,Laybros ; 等 《Methods in molecular biology (Clifton, N.J.)》 2019年1875卷 213-238页
- 概要：
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【外文期刊】 Essam H,Houssein ; Asmaa,Hammad ; 等 《Computers in biology and medicine》 2024年173卷 108329页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Coati Optimization Algorithm;EEG signals;Emotion recognition;
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【外文期刊】 ShaoPeng,Wang ; Yu-Hang,Zhang ; 等 《Combinatorial chemistry & high throughput screening》 2017年20卷2期 96-106页SCIMEDLINECABP
【关键词】 Post-translational modification;extreme learning machine;incremental feature selection;
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【外文期刊】 Mohammad Taha,Toghani ; Genevera I,Allen ; 《... International Conference on Big Data and Smart Computing. International Conference on Big Data and Smart Computing》 2021年2021卷
【关键词】 AdaBoost;Adaptive Feature Selection;Adaptive Observation Selection;
- 概要：
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【外文期刊】 Jie,Liu ; Zhong,Cheng ; 等 《Biotechnology & genetic engineering reviews》 2024年40卷3期 2776-2795页SCIMEDLINEBP
【关键词】 DEGs;Feature selection;Gastric cancer;
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【外文期刊】 Lokeswari,Venkataramana ; Shomona Gracia,Jacob ; 等 《Genes & genomics》 2019年41卷11期 1301-1313页SCIMEDLINE
【关键词】 Correlation feature subset selection;DistributedWekaSpark;Parallel classification;
- 概要：
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【外文期刊】 Rajeev,Goel ; Sandhya,Bansal ; 等 《Scientific reports》 2025年15卷1期 2300页
- 概要：
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【外文期刊】 Qingqing,Wang ; Benzhe,Su ; 等 《Journal of proteome research》 2020年19卷8期 3533-3541页SCIMEDLINECABP
【关键词】 global prognostic index;hepatocellular carcinoma;metabolomics;
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【外文期刊】 Xiaopan,Xu ; Yang,Liu ; 等 《Abdominal radiology (New York)》 2017年42卷7期 1896-1905页
【关键词】 BC;Conventional MRI;Feature selection;
- 概要：
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【外文期刊】 Xun,Zhao ; Yalu,Ping ; 《Statistical methods in medical research》 9622802251338375页SCIMEDLINE
【关键词】 Data heterogeneity;distributed inference;feature selection;
- 概要：
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【外文期刊】 Jnanendra Prasad,Sarkar ; Indrajit,Saha ; 等 《Frontiers in genetics》 2020年11卷 982页
【关键词】 KEGG pathway;cancer;cox regression;
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【外文期刊】 Tathagat,Banerjee ; 《Computational biology and chemistry》 2025年118卷 108500页SCIMEDLINECABP
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【外文期刊】 Debjit,De ; Tilak,Nayak ; 等 《Frontiers in microbiology》 2022年13卷 914124页
- 概要：
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【外文期刊】 Longjian,Zhou ; Andrew,Chi-Hau Sue ; 等 《Journal of genetics and genomics = Yi chuan xue bao》 2019年46卷9期 433-443页
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Hanan Abdullah,Mengash ; Nuha,Alruwais ; 等 《Biomimetics (Basel, Switzerland)》 2023年9卷1期
【关键词】 bio-inspired algorithms;churn prediction;feature selection;
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【外文期刊】 Omneya,Attallah ; Rania A,Ibrahim ; 等 《Scientific reports》 2025年15卷1期 14505页
【关键词】 Convolutional neural network (CNN);Deep learning (DL);Feature extraction and selection;
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【外文期刊】 Hala,Alshamlan ; Arwa,Alwassel ; 等 《Diagnostics (Basel, Switzerland)》 2024年14卷19期
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【外文期刊】 Mohamed T,Ali ; Yaser,ElNakieb ; 等 《Diagnostics (Basel, Switzerland)》 2022年12卷1期
【关键词】 CAD;autism;classification;
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【外文期刊】 Ya-Sen,Jiao ; Pu-Feng,Du ; 《Journal of theoretical biology》 2016年402卷 38-44页SCIMEDLINEBP
- 概要：
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【外文期刊】 Le,Feng ; Yuan,Yang ; 等 《PeerJ. Computer science》 2024年10卷 e2107页
【关键词】 Feature extraction;Fine-tuning;Fine-tuning layer selection;
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【外文期刊】 Lakshmanaprakash,Sanmugaraja ; Pandiaraj,Annamalai ; 《Network (Bristol, England)》 1-25页SCIMEDLINE
【关键词】 Twitter;entropy–kurtosis-based feature selection method;stanford sentiment treebank dataset;
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【外文期刊】 Yanyu,Geng ; Ying,Li ; 等 《Biomimetics (Basel, Switzerland)》 2024年9卷8期
【关键词】 chaos mapping;feature selection;metaheuristic optimization;
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【外文期刊】 Muhammad Junaid,Umer ; Javeria,Amin ; 等 《Concurrency and computation : practice & experience》 2022年34卷20期 e6434页
【关键词】 COVID‐19;SVM;classification;
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【外文期刊】 David,Källberg ; Linda,Vidman ; 等 《Frontiers in genetics》 2021年12卷 632620页
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