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            【中文期刊】 张碧颖  苏海霞  等 《中国卫生统计》 2023年40卷2期 162-166页ISTICPKUCSCD

            【摘要】 目的 探索基于条件期望的函数型主成分分析方法(principal analysis by conditional expectation,PACE)在稀疏且不规则的纵向数据中的预测效果,评价其揭示总体变化趋势、个体特异的变异方式以及预测个体...

            【关键词】 纵向数据函数型数据函数型主成分分析

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            【中文期刊】 梁小娟  王娅妮  等 《分析测试学报》 2023年42卷3期 307-314页

            【摘要】 为实现山楂叶产地的快速判别,提出一种基于稀疏主成分分析特征选择(SPCAFS)与支持向量机(SVM)建模的定性分析方法.采用近红外积分球漫反射光谱法采集6个产地共41批山楂叶123份样品的近红外光谱图,经数据预处理后,通过SPCAFS对代表...

            【关键词】 近红外光谱特征选择山楂叶

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            【中文期刊】 李称  张秋菊  等 《中国卫生统计》 2021年38卷4期 493-497页ISTICPKUCSCD

            【摘要】 目的 验证ESPCA模型降维及变量选择的效果优于SPCA;利用ESPCA模型分析结肠癌基因数据,寻找不同主成分的通路信息,筛选结肠癌的差异基因.方法 模拟实验比较ESPCA模型与SPCA的降维及变量选择能力,通过灵敏度、特异度、准确度评价其...

            【关键词】 边组稀疏主成分分析高维组学降维方法

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            【中文期刊】 黄煜  赵良渊  等 《中国卫生统计》 2024年41卷6期 818-822页ISTICPKUCSCD

            【摘要】 目的 识别介导儿童期经历中等至极端虐待与抑郁障碍相关的甲基化基因,有助于在基因水平上阐明抑郁障碍的发病机制,同时也可为抑郁障碍的临床治疗提供靶点.方法 本研究将经典主成分分析、去稀疏化LASSO、柯西P-value整合有机地结合起来识别具有...

            【关键词】 主成分中介分析P-value整合

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            【学位论文】 作者:胡月导师:刘金星   曲阜师范大学   计算机科学与技术 计算机科学与技术;计算机应用技术(硕士) 2020年

            【摘要】 癌症(恶性肿瘤)是威胁人类生命健康的最大杀手。随着新一代测序技术、纳米技术和生物芯片技术的快速发展,人类获取了大量的基因组信息并对此进行充分的挖掘,为癌症的预防和治疗提供理论依据。生物测序数据存在数以万计的基因,然而细胞病变仅与少量基因的差...

            【关键词】 癌症基因图谱生物测序数据

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            【学位论文】 作者:吴明娟导师:刘金星   曲阜师范大学   计算机科学与技术 计算机科学与技术;计算机应用技术(硕士) 2020年

            【摘要】 在现代分子生物学中,包含生物生命活动大量信息的测序数据越来越多地被应用于疾病的识别和诊断。然而,此类数据导致的“维度灾难”问题使得传统的数据处理方法无法有效的进行生物信息的挖掘,而且癌症的产生与发展通常只被小部分表达水平改变的基因所标记。因...

            【关键词】 癌症组学数据主成分分析

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            【学位论文】 作者:孔萌导师:张玉森   山东大学   数学 运筹学与控制论(硕士) 2020年

            【摘要】 自然界中影响生命现象发生的因素多种多样,也必然离不开蛋白质的参与。多种蛋白质相互作用交织成网络,调节重要的生命活动。在承担生命活动时,蛋白质的表现是多样的、动态的,这就需要对蛋白质之间的关系进行研究。蛋白质相互作用(PPI)分析研究可以帮助...

            【关键词】 蛋白质相互作用特征提取

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            【学位论文】 作者:焦健导师:刘永红   陈毅强   燕山大学   仪器科学与技术 仪器仪表工程(硕士) 2018年

            【摘要】 动态磁共振成像(Dynamic Magnetic Resonance Imaging,DMRI)技术是医学研究和临床诊断的重要工具,受到物理和生理条件的限制,DMRI技术扫描时间过长使成像质量下降,限制了磁共振成像技术的应用。压缩感知(Co...

            【关键词】 图像重建动态磁共振成像

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            【中文期刊】 田双双  张海霞  等 《中国卫生统计》 2014年31卷5期 905-907页ISTICPKUCSCD

            【摘要】 主成分分析(principal component analysis,PCA)是一种很受欢迎的统计降维方法,可将多个指标简化为少数几个不相关的综合指标.我们可以利用PCA从事物之间错综复杂的关系中找出一些主要的成分,从而有效地揭示变量之间的...

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            【中文期刊】 韩敏  孙磊磊  等 《中国生物医学工程学报》 2011年30卷6期 864-870页ISTICPKUCSCDCA

            【摘要】 癫痫脑电信号自动分类方法的研究具有重要意义.基于自回归模型和关联向量机,实现癫痫脑电信号的自动分类.采用自回归模型,进行脑电信号特征提取;通过引入主成分分析和线性判别分析两种特征变换方法,降低特征空间维数;采用关联向量机作为分类器,提高模型...

            【关键词】 癫痫自回归模型主成分分析

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