换一批- 最近
- 已收藏
- 排序
- 筛选
- 406
- 14
- 3
- 140
- 125
- 22
- 21
- 18
- 中文期刊
- 刊名
- 作者
- 作者单位
- 收录源
- 栏目名称
- 语种
- 主题词
- 出版状态
- 外文期刊
- 文献类型
- 刊名
- 作者
- 主题词
- 收录源
- 语种
- 学位论文
- 授予学位
- 授予单位
- 会议论文
- 主办单位
- 专 利
- 专利分类
- 专利类型
- 国家/组织
- 法律状态
- 申请/专利权人
- 发明/设计人
- 成 果
- 鉴定年份
- 学科分类
- 地域
- 完成单位
- 标 准
- 强制性标准
- 中标分类
- 标准类型
- 标准状态
- 来源数据库
- 法 规
- 法规分类
- 内容分类
- 效力级别
- 时效性
【中文期刊】 虎晓红 钱旭 等 《计算机工程与设计》 2009年30卷21期 5007-5009页
【摘要】 为了提高图像检索的性能,提出了一种基于流行排序的多示例图像检索方法,将分割后的图像表示为多示例的形式,通过给出适合图像在包空间的度量方式,有效结合流行排序和多示例学习的方法来进行图像检索.实验结果表明,采用所提出的方法的检索结果与传统的检索...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 虎晓红 时雷 等 《计算机应用研究》 2009年26卷8期 3159-3160页
【摘要】 提出了一种结合多示例学习和流行排序的图像检索方法,将图像检索作为多示例学习框架下的流行排序,通过给出适合图像在包空间的有效度量方式,将流行排序的方法和多示例学习有效结合起来,从而获得更准确的检索结果.实验结果表明,运用流行排序的区域图像检索...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐慧 何宏 等 《中国生物医学工程学报》 2023年42卷6期 659-667页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 针对运动想象脑电信号的小样本问题,现有的基于黎曼流形的分析方法大多在流形中对齐后设计分类器,或通过切空间投影后在欧式空间进行分类.在流形中设计分类器运算较为复杂,而在切空间直接分类会因源域和目标域的切空间分布不一致而导致结果有误差.因此,本...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Jiangyong Wei Tianshou Zhou 等 《基因组蛋白质组与生物信息学报（英文版）》 2021年19卷2期 306-318页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 One of the major challenges in single-cell data analysis is the determination of cellular developmental trajectories usi...
【关键词】 Single-cell heterogeneity；Pseudotime trajectory；Manifold learning；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张冀 张艳容 等 《中国生物医学工程学报》 2017年36卷6期 670-677页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 参照图选择是肝超声造影呼吸运动校正方法有效性的关键因素之一,其选择方法值得进一步探索.先采用拉普拉斯特征映射(LE)法将原始高维超声数据降至二维空间,再采用k-means法进行聚类分析,获取理想的超声参照图进行呼吸运动校正,最后在18例兔肝...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 毛海群 杨丰 等 《南方医科大学学报》 2015年4期 492-498页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的：以流形学习为基础，提出一种基于血管内超声(IVUS)图像序列的关键帧门控方法，抑制IVUS序列纵切方向上的运动伪影。方法应用流形学习方法中的拉普拉斯特征映射算法，将高维IVUS图像序列降到低维流形中，利用低维特征向量，构建一个距离函数...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 黄伟 刘战民 等 《中国生物医学工程学报》 2010年29卷1期 77-85页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 对基因芯片表达谱的聚类分析有助于发现共表达的基因,而共表达的特性往往是共调控基因所拥有的性质.因此,对基因表达谱的准确聚类将有利于更加准确地发现基因之间的调控关系.本研究使用机器学习中的等度规映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征根映射等流形学习...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 罗嘉滢 赵涓涓 等 《计算机工程与设计》 2019年40卷1期 154-160页
【摘要】 针对基于深度学习的肺结节良恶性分类诊断中由于学习到的肺结节特征不够全面引起的分类准确率不高问题, 提出一种基于多特征广义深度自编码的肺结节诊断方法.通过预处理构建肺结节图像的3种数据集作为输入;将流形学习引入基于极限学习机的深度自编码中, ...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 任迎春 王志成 等 《计算机科学》 2016年43卷8期 277-281,296页
【摘要】 针对稀疏保持投影算法在特征提取过程中无监督和L1范数优化的计算量较大的问题,提出一种基于流形学习和稀疏约束的快速特征提取算法.首先通过逐类PCA构造级联字典,并基于该字典通过最小二乘法快速学习稀疏保持结构;其次构造用于描述不同子流形距离的局...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 胡彦婷 王楠楠 等 《计算机应用》 2015年35卷2期 535-539页
【摘要】 针对画像块和照片块在流形上的邻城关系并不能完全反映彼此内在数据结构的问题,提出一种基于局部约束邻域嵌入(LCNE)的画像-照片合成算法.首先,利用基于邻域嵌入(NE)的合成方法得到待合成照片或画像的初始估计;其次,根据待合成的照片块或画像块...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张巍 张绚 等 《计算机应用与软件》 2014年31卷8期 269-272,287页
【摘要】 针对中文问题分类方法中特征向量维数过高导致处理速度过慢的问题,提出一种基于局部鉴别索引和支持向量聚类的中文问题分类方法.首先利用局部鉴别索引算法对原始高维问句数据集进行降维,将其映射到一个低维空间中,然后通过支持向量聚类算法对问句进行分类....
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 梅松青 周洪建 《计算机工程与科学》 2014年36卷9期 1806-1811页
【摘要】 信息熵保证原始空间特征最大确定性的概率分布,且能够处理缺失值、噪声等问题;流形学习方法局部线性嵌入能够在降维后的子空间中较完整地表现原空间流形结构中特征间的关系.结合两者优势,提出一种新的特征选择方法,基于信息熵的局部线性嵌入,先对原始空间...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 梁礼明 陈召阳 等 《计算机与应用化学》 2014年31卷7期 792-796页
【摘要】 由于四嗪衍生物抗癌活性与其结构之间可能存在非线性关系,本文引入非线性的流形学习方法对计算出的四嗪衍生物分子描述符进行特征提取,以提高其预测模型的准确性.便于分析,分别采用特征选择的逐步回归法、线性特征提取的主成份分析法以及非线性特征提取的流...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 高军峰 郑崇勋 等 《西安交通大学学报》 2010年44卷2期 113-118页
【摘要】 针对眼电伪差严重干扰脑电(EEG)信号的理解和分析的问题,提出了一种新的方法用于实时地去除脑电中的眼电伪差.该方法使用独立成分分析(ICA)分解EEG信号,提取独立成分的地形图和功率谱作为特征,并采用基于模板的Isomap算法降低特征的维数...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 DIDONG LI ; DAVID B. DUNSON ; 《Biometrika》 2020年107卷4期 1013-1020页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 VALERO LAPARRA ; SANDRA JIMENEZ ; 等 《International Journal of Neural Systems》 2014年24卷7期 1440007-1-1440007-21页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Principal Polynomial Analysis;Manifold learning;Dimensionality reduction;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Kadoury, Samuel ; Labelle, Hubert ; 等 《Medical Physics》 2016年43卷3期 1045-1056页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 3D post-operative spine reconstruction;adolescent idiopathic scoliosis;manifold learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Tang, Song ; Zou, Yan ; 等 2022年152卷 467-478页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Unsupervised domain adaptation;Semantic consistency;Manifold;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Gramfort, A. ; Keriven, R. ; 等 《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》 2010年57卷5期 1051-1061页
【关键词】 Electroencephalography (EEG);evoked potentials;graph Laplacian;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 E.B. Priyanka ; S. Vivek ; 等 2024年240卷Jan. Pt.2期 117355.1-117355.14页
【关键词】 Manifold learning;South asia coastal region;Prediction model;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Xie, Long ; Pluta, John B. ; 等 《NeuroImage》 2017年144卷Pt.A期 183-202页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Anatomical variability;Cortical thickness analysis;Perirhinal cortex;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Duchateau,N. ; DeCraene,M. ; 等 《Medical image analysis》 2012年16卷8期 1532-1549页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Cardiac atlas;CRT;Manifold learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Kortelainen, J. ; Vayrynen, E. ; 等 《IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering: a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society》 2011年19卷2期 113-120页
【关键词】 Depth of anesthesia;dimensionality reduction;estimation;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhou, Wenzhuo ; Zhu, Ruoqing ; 等 2021年108卷3期 643-659页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Dimension reduction;Direct learning;Individualized dose rule;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Peng, Yong ; Lu, Bao-Liang ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2015年65卷 1-17页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Low-rank representation;Sparse manifold adaption;Graph construction;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ryuichi Nakajima ; Nikolaos Laskaris ; 等 《The European Journal of Neuroscience》 2021年53卷9期 3019-3038页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Quanxue Gao ; Jingjing Liu ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2014年54卷 49-56页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yuvaraj, R. ; Murugappan, M. ; 等 《International journal of psychophysiology: official journal of the International Organization of Psychophysiology》 2014年94卷3期 482-495页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Electroencephalogram;Emotion classification;Feature reduction;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Tao Yang ; Dongmei Fu ; 等 《Cluster computing》 2017年20卷4期 3417-3426页SCISCIE
【关键词】 Manifold regularization;Laplacian;Multiple kernel learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Usman, Muhammad ; Atkinson, David ; 等 《Journal of magnetic resonance imaging: JMRI》 2015年41卷6期 1521-1527页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Li, Zairan ; Dey, Nilanjan ; 等 《Journal of Medical Imaging and Health Informatics》 2017年7卷3期 639-652页
【关键词】 Diabetic Mellitus;Plantar Pressure Imaging;Convolutional Neural Network;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhang, Shufei ; Huang, Kaizhu ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2021年140卷 282-293页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Adversarial examples;Manifold learning;Semi-supervised learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Lin, Chuang ; Wang, Bing-Hui ; 等 《IEEE transactions on neural systems and rehabilitation engineering: a publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society》 2016年24卷9期 921-927页
【关键词】 Terms Brain computer interface (BCI);discriminant manifold learning;electroencephalogram (EEG);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Jing-Xing Liu ; Dai-Jun Zhang ; 等 《IEEE/ACM transactions on computational biology and bioinformatics》 2023年20卷6期 3737-3747页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Kejani, M. Tavassoli ; Dornaika, F. ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2020年127卷 160-167页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Graph-based semisupervised learning;Graph Convolution Networks (GCN);Label prediction;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Christian F. Baumgartner ; Christoph Kolbitsch ; 等 《Medical image analysis》 2014年18卷7期 939-952页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Respiratory motion correction;PET/MR motion correction;MR imaging of the thorax;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Li, Zhengying ; Huang, Hong ; 等 2020年129卷 7-18页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Hyperspectral imagery;Deep learning;Feature extraction;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhang, Chuanhao ; Liu, Sen ; 等 《Methods: A Companion to Methods in Enzymology》 2022年202卷 164-172页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Sleep staging;Convolutional neural network;Manifold learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 S. KUNDU ; D. B. DUNSON ; 《Biometrika》 2014年101卷3期 641-654页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Density regression;Gaussian process;Latent factor regression;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Park,H. ; Yang,J.-J. ; 等 《Neuroscience Letters: An International Multidisciplinary Journal Devoted to the Rapid Publication of Basic Research in the Brain Sciences》 2012年529卷2期 123-127页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Alzheimer's disease;Cortical feature;Cortical thickness;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Li, Zhenni ; Ding, Shuxue ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2018年98卷 212-222页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Sparse model;Analysis dictionary learning;l(1/2) norm regularizer;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Lam, Fan ; Li, Yahang ; 等 《IEEE Transactions on Medical Imaging》 2020年39卷3期 545-555页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 He, Qizhi ; Laurence, Devin W. ; 等 《Journal of Biomechanics》 2021年117卷 SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Data-driven material modeling;Manifold learning;Mitral heart valve;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Tonin F. ; Tao Q. ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2024年170卷 578-595页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Deep learning;Generative models;Kernel Principal Component Analysis;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yushan,Du ; Jiaxin,Sui ; 等 《Medical and Biological Engineering and Computing: Journal of the International Federation for Medical and Biological Engineering》 2023年61卷10期 2665-2676页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Duncan, Dominique ; Strohmer, Thomas ; 《Mathematical biosciences and engineering》 2016年13卷6期 1119-1130页
【关键词】 MRI;Alzheimer's disease;diffusion maps;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 《Medical image analysis》 2020年63卷 SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Magnetic resonance imaging;Acceleration;Domain transform;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Gramfort, A. ; Keriven, R. ; 等 《IEEE Transactions on Biomedical Engineering》 2010年57卷5期 1051-1061页
【关键词】 Electroencephalography (EEG);evoked potentials;graph Laplacian;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Li, Jianwei ; 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2019年113卷 102-115页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Unsupervised robust discriminative manifold embedding(URDME);Dimensionality reduction;Low-rank learning;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Xie, Jin ; Liu, Sanyang ; 等 《Neural Networks: The Official Journal of the International Neural Network Society》 2019年119卷 261-272页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Distributed learning (DL);Semi-supervised learning (SSL);Manifold regularization (MR);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
加载中...
