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【中文期刊】 《仿生工程学报（英文版）》 2009年6卷3期 264-269页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 Fish finders have already been widely available in the fishing market for a number of years. However, the sizes of these...
【关键词】 fish detection；classification；artificial neural network；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 李滢滢 张姝雅 等 《动物营养学报》 2025年37卷9期 6302-6316页ISTICPKUCSCDCA
【摘要】 准确评估猪的营养需要量并实现精准营养配方,对于提高饲料资源利用效率及推动我国生猪养殖产业发展具有重要意义.本研究通过挖掘和分析已有文献数据,旨在构建基于分类算法的生长育肥猪营养需要量预测模型,并筛选出最佳模型,以探究分类算法在构建更科学合理...
- 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】 葛艳娜 陈春娣 等 《电脑与电信》 2025年9期 27-32页
【摘要】 以客户是否购买新车型为预测目标,对比分析逻辑回归(LR)、K近邻(KNN)、高斯朴素贝叶斯(GaussianNB)和支持向量机(SVM)四种分类算法的性能.基于汽车消费相关数据,经数据预处理后,针对各模型开展超参数调优:为逻辑回归优化正则化...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Mojdeh Saadati Aditya Balu 等 《植物表型组学（英文）》 2024年6卷2期 433-444页SCIMEDLINECSCDBP
【摘要】 Plants encounter a variety of beneficial and harmful insects during their growth cycle.Accurate identification (i.e.,det...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 田紫微 贾芸芳 《中国医疗设备》 2024年39卷3期 146-153,159页ISTIC
【摘要】 脉诊借助脉搏探查人体气血循环状态,为疾病诊治、未病先知、养生保健等提供指导信息.然而,从微弱脉搏中提取脉象信息仍是脉象仪研发中的瓶颈问题.本文从脉搏信号特点、中医脉象分类及其面临的挑战等方面入手,综述了近年来利用基本机器学习(Machine...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 崔承 陈飞龙 《中国当代儿科杂志》 2023年25卷7期 767-773页MEDLINEISTICPKUCSCDCA
【摘要】 新生儿坏死性小肠结肠炎(neonatal necrotizing enterocolitis,NEC)以血便、腹胀、呕吐等为主要表现,是导致新生儿死亡的主要原因之一,早期识别和诊断对该病预后极为重要.机器学习的兴起和发展为早期、快速、准确识...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《中国神经再生研究（英文版）》 2010年05卷19期 1480-1485页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 The method for rapidly,precisely and non-invasively localizing functional regions of the brain is a problem in neuromedi...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 邵春甫 李长文 等 《食品研究与开发》 2013年10期 86-90页ISTICCA
【摘要】 目前在普洱茶生产过程中的质量控制一环，以质量检验人员的经验为基础的感官品评仍然占据主导地位，其主观性强、准确性和重现性较差的缺点逐渐暴露出来。针对这一难题，傅里叶变换近红外光谱技术结合适当的谱图预处理方法和聚类分析算法，实现了对多种普洱茶样...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吕卓 谢松云 等 《电子设计工程》 2011年19卷16期 24-27页
【摘要】 为了提出一种更适用于分析fMRI图像特征的机器学习算法,引入机器学习近年提出的、具有较好的泛化能力、并能够保证极值解是全局最优解的新方法支持向量机（SVM）算法,具体选择了PSVM、SSVM、LPSVM、NSVM 4种SVM改进算法以及基本...
- 概要：
- 方法：
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