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【中文期刊】 喻德旷 杨谊 《计算机应用》 2018年38卷2期 421-426,432页
【摘要】 基因数据小样本、高维数、高冗余的特点常导致特征基因选择出现“维数灾难”和“过拟合”,针对这一问题,提出一种特征基因提取算法——互信息最值过滤原则-惯性权重粒子群优化(MIMVFC-IWPSO)算法.首先,借鉴过滤法的思路,通过计算互信息指标...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Ali Fatahi Mohammad H.Nadimi-Shahraki 等 《仿生工程学报（英文版）》 2024年21卷1期 426-446页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 Feature Subset Selection(FSS)is an NP-hard problem to remove redundant and irrelevant features particularly from medical...
【关键词】 Feature subset selection；Optimization；Binary metaheuristic algorithms；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 孟江 卢虹冰 等 《中国医学装备》 2018年15卷3期 10-14页ISTIC
【摘要】 目的:从结肠CT影像及其高阶偏导图像中提取三维Haralick特征并进行特征寻优,以用于结肠息肉与正常肠壁组织的准确鉴别.方法:从111例确诊的结肠息肉患者的CT结肠镜(CTC)影像数据中共提取387个结肠息肉和387个正常的结肠壁组织作为...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吴冠朋 刘毅慧 等 《生物信息学》 2016年14卷4期 243-248页ISTIC
【摘要】 探讨原发性肝癌患者精确放疗后乙型肝炎病毒（hepatitis b virus， HBV）再激活的危险特征和分类预测模型。提出基于遗传算法的特征选择方法，从原发性肝癌数据的初始特征集中选择HBV再激活的最优特征子集。建立贝叶斯和支持向量机的H...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘蕾 杜建强 等 《江西中医药大学学报》 2019年31卷2期 88-91,124页
【摘要】 在中药方剂的量- 效关系分析中,需要寻找药理指标(因变量) 受哪些血液指标(自变量) 影响.本文提出一种基于特征子集相关度和偏最小二乘法的特征选择策略,利用特征子集相关度对药理指标进行评估预选出特征子集,然后将其放入偏最小二乘法中进行训练,...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘军 马文丽 等 《现代生物医学进展》 2008年8卷5期 924-927页ISTICCA
【摘要】 应用信噪比和概率神经网络的方法,结合实验数据,提出胃癌分类模型.它是利用已知信息对胃癌样本进行分析和判别.其方法是首先对数据进行分类信息指数信噪比分析,根据分类信息指数信噪比大小排序,然后采用特征向量递增的方法,将特征向量输入概率神经网络进...
【关键词】 特征选择；信噪比\序列前向选择；胃癌；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《自然科学进展（英文版）》 2007年17卷8期 913-918页
【摘要】 The multifocal electroretinogram (mfERG) is a newly developed electrophysiological technique. In this paper, a classific...
【关键词】 diabetic retinopathy；multifocal electroretinogram；feature selection；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 周谭琪 梁永波 等 《生物医学工程学杂志》 2017年34卷4期 535-542,551页MEDLINEISTICPKUCA
【摘要】 本文研究了Relief特征选择方法在光电容积脉搏波(PPG)中的应用,分析寻找区分心血管疾病的指标,提出了一种辅助心血管疾病诊断的方法.通过收集40位志愿者的生理病理信息,并实时采集血压与指尖PPG波形数据,形成样本数据集.基于PPG波形,...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张文华 陈韬 等 《南方医科大学学报》 2018年38卷1期 55-61页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 通过对CT图像中提取的大量纹理特征进行多变量分析建立一个用于胃肠道间质瘤良恶性分类的模型.方法 本研究包含110个患有胃肠道间质瘤的病人(80个作为训练集,30个作为验证集).首先在初始特征集中应用0.632+自助法进行特征降维,然后...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 蔡骋 李永超 等 《农业工程学报》 2013年21期 279-287页
【摘要】 为了快速而准确地利用介电特性对苹果内部品质进行无损分级，该文对500个富士苹果的108种特征值（12种介电参数在9个频率点下）进行了分析筛选，以获取用于5个品质等级富士苹果无损分级的最少介电特征。在整个内部品质的分级过程中，贪心选择法、基于...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Elias Ebrahimzadeh ; Farahnaz Fayaz ; 等 《Biomedical Engineering: Applications, Basis and Communications》 2018年30卷6期
【关键词】 Lumbar disc diseases;Local subset feature selection;Automatic diagnosis;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Vivek, Yelleti ; Ravi, Vadlamani ; 等 《Cluster computing》 2023年26卷3期 1949-1983页SCISCIE
【关键词】 Feature subset selection;Differential evolution;Threshold accepting;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ruben Armananzas ; Concha Bielza ; 等 《Artificial intelligence in medicine》 2013年58卷3期 195-202页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Estimation of distribution algorithms;Feature subset selection;Severity indexes;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Park, Junghoon ; Lee, Sangbum ; 等 《Journal of Medical Imaging and Health Informatics》 2018年8卷3期 452-458页
【关键词】 Feature Subset Selection;High-Dimensional Dataset;Evaluation Measure;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ebrahimzadeh, Elias ; Manuchehri, Mohammad Sajad ; 等 《Medical and Biological Engineering and Computing: Journal of the International Federation for Medical and Biological Engineering》 2018年56卷7期 1253-1270页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Sudden cardiac death;Heart rate variability;Feature reduction;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Venkataramana, Lokeswari ; Jacob, Shomona Gracia ; 等 《Genes and genomics》 2019年41卷11期 1301-1313页
【关键词】 Parallelized hybrid feature selection;Correlation feature subset selection;Rank-based methods;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Chaudhuri, Avijit Kumar ; Sinha, Deepankar ; 等 《Network Modeling Analysis in Health Informatics and Bioinformatics》 2021年10卷1期 10:29-1-10:29-22页
【关键词】 Feature selection;Optimal feature subset;Recursive feature elimination (RFE);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 《IEEE transactions on information technology in biomedicine: A publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society》 2010年14卷4期 949-957页
【关键词】 Feature extraction;Ziehl–Neelsen (ZN);feature subset selection;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Wang, Yina ; Zheng, Benrong ; 等 《Medicinal chemistry》 2020年16卷5期 654-663页
【关键词】 Gene expression profiles;gene selection;renal cell carcinoma;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 《IEEE transactions on information technology in biomedicine: A publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society》 2010年14卷4期 949-957页
【关键词】 Feature extraction;Ziehl–Neelsen (ZN);feature subset selection;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 《International Journal of Bio-Inspired Computation》 2017年9卷1期 53-63页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Santana, R. ; Bielza, C. ; 等 《Biological Cybernetics: Communication and Control in Organisms and Automata: = Nachrichtenubertragung, Nachrichtenverarbeitung, Steuerung und Regelung in Organismen und in Automaten》 2012年106卷6/7期 389-405页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Classification;Feature subset selection;Keywords Brain computer interface;
- 概要：
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【外文期刊】 Zhang, Ge ; Yu, Pan ; 等 《Current Bioinformatics》 2020年15卷8期 912-926页
【关键词】 Feature selection;chemical reaction optimization algorithm (CRO);information gain;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Qiu, Chun ; Li, Sai ; 等 2021年16卷7期 920-927页
【关键词】 Feature selection;glioblastomas;correlation-based feature subset;
- 概要：
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【外文期刊】 《Biocybernetics and biomedical engineering》 2020年40卷1期 505-516页
【关键词】 Parkinson disease;Dysphonia features;Feature subset selection;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Peng, Genchang ; Nourani, Mehrdad ; 等 《International Journal of Neural Systems》 2021年31卷8期 SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhang, Li ; Gan, John Q. ; 等 《Cognitive Neurodynamics》 2015年9卷5期 495-508页
【关键词】 Neural efficiency;Math-gifted adolescents;Numerical inductive reasoning;
- 概要：
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【外文期刊】 Thendral Puyalnithi ; Madhuviswanatham Vankadara ; 《International journal of healthcare information systems and informatics :》 2018年13卷4期 1-14页
【关键词】 Binary Genetic Algorithm;Binary Particle Swarm Optimization;Clinical Decision-making System;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【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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- 结论：
【外文期刊】 Kulandai Arockia Rajesh,Packiam ; Chien Wei,Ooi ; 等 《Computational and structural biotechnology journal》 2022年20卷 2909-2920页SCIMEDLINE
【关键词】 AUC, area under the curve;CV, cross-validation;CfsSubsetEval, Correlation-based Forward Selection Subset Evaluator;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Mohammad R,Salmanpour ; Mojtaba,Shamsaei ; 等 《Physica medica : PM : an international journal devoted to the applications of physics to medicine and biology : official journal of the Italian Association of Biomedical Physics (AIFB)》 2020年69卷 233-240页SCIMEDLINE
【关键词】 Motor symptom (MDS-UPDRS-III);Outcome prediction;Parkinson’s disease;
- 概要：
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【外文期刊】 Genchang,Peng ; Mehrdad,Nourani ; 等 《International journal of neural systems》 2021年31卷8期 2150018页SCIMEDLINE
- 概要：
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【外文期刊】 Edgar,Guevara ; Gabriel,Solana-Lavalle ; 等 《EXCLI journal》 2024年23卷 763-771页
【关键词】 Parkinson's disease;feature subset selection;functional near-infrared spectroscopy;
- 概要：
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【外文期刊】 Merve,Pinar ; Abdulsamet,Aktas ; 等 《Computers in biology and medicine》 2025年186卷 109603页SCIMEDLINECABP
【关键词】 Deep neural network;IoMT healthcare cybersecurity;Machine learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Elias,Ebrahimzadeh ; Mohammad Sajad,Manuchehri ; 等 《Medical & biological engineering & computing》 2018年56卷7期 1253-1270页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Feature reduction;Heart rate variability;Sudden cardiac death;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Putta,Rama Krishnaveni ; M,Suman ; 《Current medical imaging》 2024年20卷 e15734056321223页
- 概要：
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【外文期刊】 Pratip,Rana ; Phuc,Thai ; 等 《Cancers》 2021年13卷17期 SCIMEDLINEBP
【关键词】 disease classification;feature subset selection;subtype detection;
- 概要：
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【外文期刊】 Runtao,Yang ; Jiaming,Liu ; 等 《Computational biology and chemistry》 2023年104卷 107853页SCIMEDLINECABP
【关键词】 Amyloid;Correlation-Based Feature Subset Selection;Ensemble Learning;
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【外文期刊】 Rubén,Armañanzas ; Concha,Bielza ; 等 《Artificial intelligence in medicine》 2013年58卷3期 195-202页SCIMEDLINE
【关键词】 Estimation of distribution algorithms;Feature subset selection;Parkinson's disease;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Poluru,Eswaraiah ; Hussain,Syed ; 《PeerJ. Computer science》 2024年10卷 e1805页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Shanshan,Xie ; Yan,Zhang ; 等 《The Journal of supercomputing》 2023年79卷3期 3157-3180页SCIMEDLINE
【关键词】 Feature selection;Feature subset;ImRMR;
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Suyan,Tian ; Chi,Wang ; 等 《F1000Research》 2018年7卷 1166页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Lujing,Zhang ; Guoping,Lin ; 等 《Neural networks : the official journal of the International Neural Network Society》 2025年185卷 107178页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Artificial neural networks;Feature subset selection;Granular ball computing;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Gert,Van Dijck ; Marc M,Van Hulle ; 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2011年11卷6期 5695-715页SCIMEDLINE
【关键词】 Wavelet Packet Transform;acoustic emission;chemical process industry;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ben,Gabrielson ; Hanlu,Yang ; 等 《IEEE access : practical innovations, open solutions》 2024年12卷 192356-192376页
【关键词】 Tensor decomposition;coresets;fMRI;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 S,Bansal ; M,Singh ; 等 《Journal of medical and biological engineering》 2021年41卷5期 678-689页
【关键词】 Convolutional autoencoder;Coronavirus (COVID-19);Feature subset selection;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Jinghou,Ruan ; Mingwei,Wang ; 等 《Entropy (Basel, Switzerland)》 2024年26卷11期
【关键词】 feature selection;feature–label subgraph association;graph representation learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Morteza,Zangeneh Soroush ; Keivan,Maghooli ; 等 《Behavioral and brain functions : BBF》 2018年14卷1期 17页SCIMEDLINE
【关键词】 Brain computer interactions;Dempster Shafer theory;Emotion identification;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Y,Chung ; J,Lee ; 等 《Asian-Australasian journal of animal sciences》 2013年26卷7期 1030-7页MEDLINE
【关键词】 Cow’s Oestrus Detection;Feature Subset Selection;Mel Frequency Cepstrum Coefficient;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yelleti,Vivek ; Vadlamani,Ravi ; 等 《Cluster computing》 2023年26卷3期 1949-1983页
【关键词】 Apache spark;Differential evolution;Feature subset selection;
- 概要：
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