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【中文期刊】 李志芳 成苈委 等 《信息通信技术与政策》 2025年51卷3期 59-67页
【摘要】 随着脑机接口技术的发展,基于脑电图(Electroencephalogram,EEG)信号的情绪识别成为研究热点.对比了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)不同核函数在EEG情绪识别任务中的性能,并与决策树、随...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 Mengya Shen Xiaozhang Zhu 等 《中华耳科学杂志（英文版）》 2025年20卷4期 225-235页MEDLINECSCD
【摘要】 Objective:To assess the effectiveness of machine learning in automating the prediction of vestibular abnormalities after...
【关键词】 cochlear implantation；vestibular function；vestibular evoked myogenic potential；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 刘健民 黄鑫 等 《中国医疗设备》 2024年39卷2期 63-69页ISTIC
【摘要】 目的 提出一种故障诊断方法,以有效诊断变压吸附(Pressure Swing Adsorption,PSA)制氧机气控阀故障类别,防止因气控阀故障造成PSA制氧机无法工作.方法 运用时域和频域分析方法分析气控阀动力信号,选取表征典型故障的特...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 曹琦 简昊 《医疗卫生装备》 2024年45卷4期 39-44页ISTICCA
【摘要】 目的:为有效识别防疫物资生产设备的工况,提出一种基于改进K-SVM的防疫物资生产设备健康度识别方法.方法:首先,通过K-means算法过滤掉部分不利于支持向量机(support vector machine,SVM)分类器样本训练的数据;其...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王献瑞 郭晓晗 等 《中国现代中药》 2024年26卷12期 2049-2055页ISTICCSCDCA
【摘要】 目的:基于超高效液相色谱-四极杆飞行时间质谱法(UPLC-QTOF-MS)分析并经量化处理,结合支持向量机(SVM)进行数据建模,对人参生长年限进行数字化鉴定分析.方法:对 3、4、5、15 年生的人参样品进行UPLC-QTOF-MS分析,...
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- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李丽霞 张浩 等 《食品科学》 2023年44卷20期 321-329页
【摘要】 为鉴别不同部位的三七粉,采用电子鼻结合气相色谱-质谱(gas chromatography-mass spectrometry,GC-MS)联用技术对三七的整根粉、剪口粉、主根粉、侧根粉和须根粉进行挥发性成分分析.通过GC-MS测定三七粉挥...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 莫源乐 朱嘉静 等 《计算机系统应用》 2023年32卷9期 43-52页
【摘要】 支持向量机(support vector machine,SVM)是一种基于结构风险最小化的机器学习方法,能够有效解决分类问题.但随着研究问题的复杂化,现实的分类问题往往是多分类问题,而SVM仅能用于处理二分类任务.针对这个问题,一对多策略...
- 概要：
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【中文期刊】 卢静 孙国珍 等 《中国全科医学》 2025年28卷2期 220-227页ISTICPKUCA
【摘要】 背景 心力衰竭(简称心衰)合并衰弱的综合管理对衰弱评估提出了多维需求,然而作为心衰患者不良健康结局的增量预测因子,衰弱的社会维度尚未得到充分关注.目的 分析慢性心衰患者社会衰弱现状及其影响因素.方法 采用便利抽样法,选取2022年9月—20...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 岳海涛 何婵婵 等 《中国全科医学》 2025年28卷4期 499-509页ISTICPKUCA
【摘要】 背景 冠状动脉粥样硬化性心脏病(以下简称冠心病)是全球重要的死亡原因之一.目前关于冠心病风险评估的研究在逐年增长.然而,在这些研究中常忽略了数据不平衡的问题,而解决该问题对于提高分类算法中识别冠心病风险的准确性至关重要.目的 探索冠心病的影...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 王艳 贺鑫 等 《中华医院感染学杂志》 2025年35卷10期 1542-1548页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 目的 探讨利用常规检验数据构建预测细菌性血流感染的机器学习模型,并进行评价.方法 采用回顾性调查研究方法,收集2015年1月-2022年12月3家医疗机构的住院患者共计5 421例为研究对象,其中血流感染组1914例,非血流感染组3 507...
- 概要：
- 方法：
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