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【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：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《浙江大学学报（英文版）（B辑：生物医学和生物技术）》 2012年13卷4期 327-334页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 The behavior of schools of zebraflsh (Danio rerio) was studied in acute toxicity environments.Behavioral features were e...
【关键词】 Water assessment；Behavioral feature parameter；Support vector machine (SVM)；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 宫昕晨 温林 《中国医疗设备》 2025年40卷3期 41-48页ISTIC
【摘要】 目的 提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和反向传播(Back Propagation,BP)神经网络模型的呼吸机故障识别与预防性维护策略,旨在提高呼吸机设备管理、维修水平,为呼吸机预...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 赵云 蒋伟 等 《实用临床医药杂志》 2025年29卷7期 32-37,42页ISTICCA
【摘要】 目的 分析脓毒症相关肝损伤(SRLI)患者的预后,并使用8种机器学习方法建立脓毒症患者入住ICU后发生SRLI的预测模型.方法 纳入MIMIC-Ⅳ数据库中满足脓毒症诊断标准且无肝脏、胆系基础疾病的患者.根据肝酶≥5倍正常值上限(ULN)或胆...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 方军 王恩运 等 《中国医学装备》 2025年22卷2期 116-120页ISTIC
【摘要】 目的:构建医用耗材不良事件风险分级模型,实现医用耗材不良事件风险等级自动评价,提升医用耗材不良事件风险管理能力,保障医疗器械安全.方法:选取2020年至2023年山东省立第三医院上报的148类370例医用耗材不良事件数据,将其分为高风险与低...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 庞婷婷 张贵宇 等 《食品科学》 2025年46卷6期 275-284页
【摘要】 基酒组分具有复杂多样性,为提高其等级分类预测模型的精度和泛化能力,在基酒气相色谱-质谱数据基础上设计评价模型,提出一种结合遗传算法(genetic algorithm,GA)和引导聚集算法(Bootstrap aggregating,Bag...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 袁玲 杨帮华 等 《仪器仪表学报》 2010年31卷3期 649-654页
【摘要】 对运动想象脑电信号(EEG)分类识别是脑-机接口(BCI)研究领域的重要问题.本文通过经验模式分解(EMD)将EEG分解为一系列内蕴模式函数(IMF),并对重要IMF的瞬时幅度提取AR模型参数,同时对所有的IMF进行Hilbert变换(HT...
- 概要：
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【中文期刊】 陈晓峰 翟红林 等 《兰州大学学报（自然科学版）》 2010年46卷5期 112-115页
【摘要】 临床上,由于心电图特征信息的交错而难以对患者的心脏早博类型进行正确识别.作为计算机辅助的一种方法,基于从临床收集到的82个患者的样本,建立了支持向量机模型.该模型的训练准确度为94.44%、测试准确度达到92.86%,其留一法交叉检验准确度...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 梁卉 王雪 等 《遗传》 2024年46卷7期 530-539页MEDLINEISTICPKUCSCDCABP
【摘要】 品种分类是畜禽品种遗传资源保护和利用的基础,传统分类方法主要依赖于体型外貌特征判断,但因分类指标不易量化,故难以区分相似度较高的品种.机器学习算法在利用基因组信息进行品种分类方面显示出独特优势.为了探索最适合于中国牛品种的分类方法,本研究使...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 陈杰 洪悦 等 《中国CT和MRI杂志》 2024年22卷1期 71-73页ISTIC
【摘要】 目的 探讨基于CT平扫的影像组学特征在预测胸腺上皮性肿瘤WHO简化病理分型中的应用价值.方法 回顾性收集2010年1月-2022年3月由病理结果证实的胸腺上皮肿瘤(TETS)患者共57例,通过TETS的WHO简化病理分型,分为低危组(A、A...
- 概要：
- 方法：
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