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【中文期刊】 王荣国 高洁 等 《中南医学科学杂志》 2023年51卷5期 696-698页ISTICCA
【摘要】 目的 探讨机器学习模型k近邻算法分析脑电图对主观性耳鸣的诊断价值.方法 纳入主观性耳鸣患者87 例(耳鸣组),健康受试者91 例(对照组).使用MATLAB和EEGLAB工具箱、小波包变换和样本熵相结合的方法分析两组δ、θ、α1、α2、β1...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Yiguo Tian Xiao Pan 等 《仿生工程学报（英文版）》 2025年22卷3期 1484-1505页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 The mental health issues of college students have become an increasingly prominent social problem,exerting severe impact...
【关键词】 Interpersonal sensitivity；Feature selection；Metaheuristic algorithm；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhi-Ping Feng ; 《In silico biology: An international on computational biology》 2002年2卷3期 291-303页MEDLINE
【关键词】 subcellular location;N-terminal targeting sequences;sorting signals;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Bi, Jingxue ; Wang, Yunjia ; 等 《Nature reviews Cancer》 2018年18卷8期
【关键词】 indoor positioning;adaptive weighted algorithm;K-nearest neighbor;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 P Priyanga ; N C Naveen ; 《International journal of healthcare information systems and informatics :》 2018年13卷4期 82-97页
【关键词】 Deep Neural Network;Extreme Learning Machine;K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine Learning Algorithm;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Tran, Nam K. ; Sen, Soman ; 等 《Burns: Including Thermal Injury》 2019年45卷6期 1350-1358页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Sharma, Mukesh C. ; 《Medicinal chemistry research: an international journal for rapid communications on design and mechanisms of action of biologically active agents》 2015年24卷3期 1038-1059页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Renin inhibitors;Genetic algorithm;Simulated annealing;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Verma, Pragya ; Shakya, Madhvi ; 2022年16卷2期 443-453页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Hamideh Namdari ; Ehsan Tahami ; 等 《Biomedical Engineering: Applications, Basis and Communications》 2017年29卷1期 1750003-1-1750003-9页
【关键词】 Non-parametric classication;Identication of daily activities;Neuro-fuzzy classication;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ning, Qiao ; Ma, Zhiqiang ; 等 《Journal of Theoretical Biology》 2019年470卷 43-49页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Formylation;Sequence feature;K-nearest neighbor algorithm;
- 概要：
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