换一批- 最近
- 已收藏
- 排序
- 筛选
- 342
- 6
- 4
- 1
- 131
- 41
- 20
- 15
- 13
- 26
- 21
- 21
- 17
- 15
- 中文期刊
- 刊名
- 作者
- 作者单位
- 收录源
- 栏目名称
- 语种
- 主题词
- 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】 张敏 黄钢 《软件导刊》 2023年22卷2期 53-59页
【摘要】 使用基于变分自编码器神经网络的深度学习模型,学习并可视化质谱图像的低维嵌入表示能够揭示隐藏的组织结构.通过利用深度学习网络框架,对小鼠肾脏组织MSI原始数据进行无监督分析和峰值学习.这种msiPL方法在底层非线性谱流形的可视化下,成功揭示了...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 康其传 杨骞 等 《军事医学》 2022年46卷12期 901-908页ISTICCSCDCA
【摘要】 目的 收集单细胞转录组数据集,评估单个细胞和细胞簇水平的两类细胞类型自动化注释方法,探索不同应用场景下合适的方法.方法 收集细胞系、组织(小鼠、人)、患者外周血等4个不同生物学层次的单细胞转录组数据集,以F1-score、漏检率及运行时间作...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 胡笑文 杨建波 等 《中国药物警戒》 2022年19卷4期 390-394页ISTIC
【摘要】 目的 对何首乌中的天然产物进行聚类分析,建立一种较为科学的天然产物聚类方法,为后续化合物挑选、药理筛选提供技术指导.方法 从文献中收集并整理何首乌天然产物,选择二苯乙烯类、蒽醌类等主要类别化合物作为聚类对象,转换为简化分子线性输入规范(SM...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 姜荣荣 李娉婷 等 《医学信息》 2022年35卷20期 1-4页
【摘要】 目的 从心系疾病临床数据中提取核心症状群.方法 将聚类分析、主成分分析等无监督学习方法相结合,提出一种核心症状群提取方法.利用该方法对1741诊次心系疾病患者的临床数据进行分析.结果 成功提取了3类核心症状群."类别1"涉及14个主成分,分...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 周勤 王远军 《生物医学工程学进展》 2022年43卷3期 130-133,165页CA
【摘要】 该研究提出一种基于主成分分析(principal component analysis,PCA)的无监督学习的群组配准框架.由于组平均算法存在迭代时间较长且创建的模板较为平滑的问题,进而提出PCA算法构建模板.利用PCA改进的权值计算的方法...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 张世君 齐冬梅 等 《长春中医药大学学报》 2016年1期 1-4,5页ISTIC
【摘要】 中医证候规范化研究应用的方法主要包括有监督数据分析方法和无监督数据分析方法，中医证候规范化研究中常见的无监督数据分析方法主要包括多维尺度分析、主成分分析、因子分析、聚类分析、关联规则、隐结构模型、结构方程模型和信息熵，不同的无监督数据分析方...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 曹凯迪 徐挺玉 等 《智慧健康》 2016年2卷10期 50-53页
【摘要】 无监督学习是一种常用的数据挖掘方法，聚类分析是很重要的一种无监督学习方法，在医学电子病历的数据挖掘方面有很多应用。本文沿着数据挖掘-机器学习-无监督学习-聚类分析的路径，阐释了几个概念的关系，围绕着聚类分析的定义、算法和其在电子病历挖掘中的...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 柳伟 张艳 等 《中国卫生监督杂志》 2016年1期 66-72页
【摘要】 本文通过对2005~2014年10年间北京市查处无证行医数据的汇总分析，全面掌握无证行医表现形式、分布地区等现状特点；探究执法取缔、行政处罚及涉嫌犯罪案件移送等关键执法指标的变化趋势，对工作难点和存在问题进行深入研究，提出对策建议，旨在为卫...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王明怡 吴平 等 《浙江大学学报（工学版）》 2004年38卷10期 1289-1292页
【摘要】 常用的排列法从微阵列数据中选择的基因集合会包含相关性较高的基因,这会影响分类器的性能,为了去除这些冗余基因(特征),提出了无监督的特征选择算法.该算法主要包含:将原始特征集划分为一组相似的子集(聚类);从每个聚类中选择代表性特征.特征的划分...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吴科毅 阮文达 等 《生物多样性》 2023年31卷1期 136-147页ISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 被动声学监测通过分析鸟鸣声信息来实现物种识别,为鸟类多样性监测提供了一种切实可行的技术方案.由于鸟种的鸣声复杂多变,如何通过声纹快速准确辨别物种,分析鸟类丰度,降低对人工操作的需求等技术难题,成为基于声纹的鸟类多样性监测所面临的挑战.本文提...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
加载中...
