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【中文期刊】 刘月亮 房诗婷 等 《中国生物医学工程学报》 2017年36卷5期 513-519页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 针对由于灰度不均和局部形变较大引起的肺4D-CT图像配准精度不足问题,提出基于回归的逐块预测初始形变的方法.新方法的核心思想是:配准一幅浮动图像至参考图像时,利用与浮动图像相对应的不同相位的图像信息进行形变场预测.首先,利用已有配准算法配准...
- 概要：
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【中文期刊】 李建伟 汪友华 等 《中国组织工程研究与临床康复》 2009年13卷17期 3256-3259页ISTICPKUCA
【摘要】 脑电源定位是根据头皮观测电位进行逆问题计算的过程.文章把采用近似迭代变权最小二乘法方法的多维输出支持向量回归机应用到脑电源定位中.与单变量输出支持向量机回归建模相比,采用该方法建立的多变量系统模型结构较为简单,计算工作量小,速度快.为了发现...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张涛 张明辉 等 《同济大学学报（自然科学版）》 2016年44卷9期 1450-1457页
【摘要】 构建一种基于粒子群算法-支持向量机(PSO-SVM)的磁共振功能成像(fMRI)时间序列分类诊断模型,通过针对脑区多维时间序列数据的深层次分析实现病症患者和健康者的准确判断与区分,为面向fMRI时间序列数据的病症诊断和预测提供有效科学依据....
【关键词】 fMRI多维时间序列；分类诊断；自回归模型；
- 概要：
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【学位论文】 作者：张永生 导师：袁哲明 湖南农业大学 植物保护 农业昆虫与害虫防治（硕士） 2007年
【摘要】 支持向量机(SVM)于1995年提出，包括分类(SVC)和回归(SVR)，是目前发展最快的机器学习方法。它基于结构风险最小，较好地解决了非线性、过学习、维数灾难、局部极小点、小样本等实际问题，泛化推广能力优异。本文通过改进SVM，对外显子与...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
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