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【中文期刊】 谢志翔 李函 等 《微型电脑应用》 2023年39卷6期 90-94页
【摘要】 针对常规数据挖掘方式难以从海量电子病历中有效挖掘出病历潜在价值的问题,根据电子病例数据特点,结合半监督学习方法,采用半监督k-means模型优化患者相似组划分,并综合考虑患者相似性及医嘱类别采用基于半监督LP算法确定最佳医嘱选择.通过对某三...
- 概要：
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【中文期刊】 柴变芳 王建岭 等 《计算机应用》 2017年37卷11期 3090-3094页
【摘要】 链接模型可对网络的社区发现问题建模,相比具有相同目标的对称模型和条件模型,PPL模型处理网络类型更多、社区发现准确率更高.但PPL模型是一个无监督模型,在网络社区结构不清晰时效果不佳,且不能利用易获取的先验信息.为使用尽可能少的先验,获得社...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 梅松青 《计算机系统应用》 2014年23卷2期 173-177页
【摘要】 基于图的半监督学习方法中,图结构经常要预先设定,这就导致了在标签传递过程中,算法不能自适应地学习一个最优的图.为此,提出了一种基于自适应图的半监督学习方法.该方法通过迭代的优化方法同时学习到最优的图和标签.而且,在少量标记样本的情况下该方法...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Chen, Haiyan ; Jia, Yizhen ; 等 2022年149卷 124-136页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Semi-supervised ordinal regression;Incremental learning;Concave-Convex procedure algorithm;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Roopa, S. Nithya ; Nagarajan, N. ; 《Journal of Medical Imaging and Health Informatics》 2020年10卷8期 1815-1824页
【关键词】 Feature Selection;High Dimensionality;Convolution Neural Network (CNN);
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Yu, Z. ; Chen, H. ; 等 《IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics》 2014年11卷4期 727-740页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Xie, Y. ; Ho, J. ; 等 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2013年32卷3期 628-635页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Jhee, Jong Ho ; Bang, Sunjoo ; 等 《IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics》 2019年16卷5期 1627-1634页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yihuan,Yan ; Xueren,Li ; 等 《The Science of the total environment》 2023年895卷 164968页SCIMEDLINECABP
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Tong Tong,Wu ; Kenneth,Lange ; 《Computational statistics & data analysis》 2015年92卷 115-125页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Xin,Wang ; Dongsheng,Yu ; 等 《Journal of environmental management》 2022年320卷 115798页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Human health risk;Label propagation algorithm;Pesticide site;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Xin,Li ; Yanqin,Bai ; 等 《International journal of neural systems》 2018年28卷2期 1750040页SCIMEDLINE
【关键词】 Distance metric learning;intrinsic algorithm;multiple kernel;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Baobin,Wang ; Ting,Hu ; 《Entropy (Basel, Switzerland)》 2018年20卷12期
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Abul,Hasan ; Mark,Levene ; 等 《Journal of biomedical informatics》 2020年110卷 103568页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Conditional random fields;Medical concept extraction;Pharmacovigilance;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Nosayba,Al-Azzam ; Ibrahem,Shatnawi ; 《Annals of medicine and surgery (2012)》 2021年62卷 53-64页
【关键词】 ANN, Artificial Neural Network;Breast cancer;Cov, covariance;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Kokten Ulas,Birant ; 《Entropy (Basel, Switzerland)》 2023年25卷1期
【关键词】 classification;machine learning;semi-supervised learning;
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Xiaotian,Zhang ; Jian,Yin ; 等 《Genes》 2018年9卷3期 SCIMEDLINECABP
【关键词】 label propagation algorithm;multiple type miRNA-disease association prediction;network similarity;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Ioannis,Livieris ; Theodore,Kotsilieris ; 等 《Advances in experimental medicine and biology》 2020年1194卷 263-274页MEDLINE
【关键词】 Ensemble learning;Lung abnormalities;Self-labeled algorithms;
- 概要：
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【外文期刊】 Ardjan,Zwartjes ; Paul J M,Havinga ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2016年16卷10期 SCIMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Eva,Hagberg ; David,Hagerman ; 等 《Computers in biology and medicine》 2022年143卷 105282页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Algorithm;Automation;Echocardiography;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ida,Hector ; Rukmani,Panjanathan ; 《PeerJ. Computer science》 2024年10卷 e2016页
【关键词】 Anomaly identification;Artificial intelligence algorithms;Ensemble models;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Konstantina,Kourou ; Themis P,Exarchos ; 等 《Computational and structural biotechnology journal》 2015年13卷 8-17页SCIMEDLINE
【关键词】 ANN, Artificial Neural Network;AUC, Area Under Curve;BCRSVM, Breast Cancer Support Vector Machine;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yun-Shiuan,Chuang ; Xiaojin,Zhu ; 等 《Topics in cognitive science》 2025年17卷1期 73-87页MEDLINE
【关键词】 Hedge algorithm;Online learning with expert advice;Semi‐supervised learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Pragati,Pandit ; Sanjay,Thorat ; 等 《The Indian journal of tuberculosis》 2025年72 Suppl 3卷 S151-S158页MEDLINECA
【关键词】 Automated bacilli detection;Digital microscopy;Graph-based algorithm;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Kang,Xue ; Laine P,Bradshaw ; 《Frontiers in psychology》 2020年11卷 618336页
【关键词】 artificial neural networks;co-training algorithm;cognitive diagnostic classification;
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Ioannis,Livieris ; Emmanuel,Pintelas ; 等 《Advances in experimental medicine and biology》 2020年1194卷 331-342页MEDLINE
【关键词】 Cancer prediction;Ensemble learning;Self-labeled algorithms;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Gangyi,Xiao ; Renchu,Guan ; 等 《Frontiers in genetics》 2023年14卷 1151962页
【关键词】 biological co-expression network;factor analysis;feature selection;
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Ibtissam,Constantin ; Joseph,Constantin ; 等 《Journal of imaging》 2020年6卷9期
【关键词】 active semi-supervised learning;convolution neural network;rendering algorithm;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Rui,Zhang ; Huifeng,Guo ; 等 《Brain research bulletin》 2024年208卷 110901页SCIMEDLINECABP
【关键词】 Emotion recognition;Golden subjects;Negative transfer;
- 概要：
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