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【中文期刊】 王文豪 李玉博 等 《中国医学影像学杂志》 2025年33卷12期 1304-1313页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 开发并验证基于单中心 MRI 资料、融合影像组学与临床-影像学特征的多分类模型,用于原发性肝癌主要病理亚型的术前无创鉴别.资料与方法 回顾性纳入河南省中医院 2018 年 1 月—2024 年 12 月经病理确诊的 215 例原发性肝...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 Junchi Zhou Haozhou Wang 等 《植物表型组学（英文）》 2025年7卷3期 396-406页
【摘要】 The development of computer vision-based rice phenotyping techniques is crucial for precision field manage-ment and acce...
【关键词】 RiceSEG dataset；Rice phenotyping；Semantic segmentation；
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【中文期刊】 徐昌贵 卢鹏 《河南财政金融学院学报（自然科学版）》 2025年34卷1期 9-14页
【摘要】 对脑出血疾病患者的基础信息数据和疾病信息数据进行分析,从数学建模的角度,构建了合理的反映患者各方面信息的特征指标,对于血肿扩张预判与预后预测分别建立了二分类和多分类逻辑回归模型,达到了预期的预测效果,为临床分析与应用提供了数学理论、方法的参...
- 概要：
- 方法：
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【中文期刊】 张圆圆 赵薇薇 等 《中国卫生统计》 2018年35卷3期 330-333页ISTICPKUCSCD
【摘要】 目的 探讨比例优势boosting算法在高维组学多分类有序数据中变量筛选和分类预测的应用.方法 通过模拟实验和实例比较比例优势boosting算法和其他常用的多分类boosting算法在变量筛选和分类效果中的差异.结果 模拟实验表明,比例优...
【关键词】 比例优势boosting；有序多分类；高维组学；
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【中文期刊】 李飞雁 徐曼菲 等 《世界科学技术-中医药现代化》 2015年7期 1405-1408页ISTICPKUCSCD
【摘要】 天麻在《神农本草经》中列为上品，其主要分布在我国西南地区，不同产地质量差别较大，野生与栽培品价格差别尤为悬殊。用传统性状鉴别方法难以客观准确区分天麻的质量，故本文采用近红外光谱技术结合模式识别方法，建立能够快速准确区分不同产地和不同生长、栽...
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- 结论：
【中文期刊】 任进军 陈军 《贵州大学学报（自然科学版）》 2017年34卷4期 59-63页
【摘要】 在众多多分类问题的解决方法中,分解策略因其简单易行而成为主要的解决方法,本文对决策有向无环图(Decision Directed Acyclic Graphs,DDAG)和有向二叉树(Directed Binary Tree, DBT)两种...
- 概要：
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- 结论：
【中文期刊】 刘洁 佟玲 等 《色谱》 2015年12期 1257-1268页
【摘要】 建立了超快速液相色谱-串联质谱（ UFLC-MS／MS）同时测定当归药材中135种农药及其代谢物（包括有机磷类、氨基甲酸酯类、拟除虫菊酯类农药等）残留量的分析方法。以回收率为考察指标，评估了不同的提取溶剂、固相萃取小柱、洗脱溶剂及体积对当归...
【关键词】 高效液相色谱-串联质谱；固相萃取；多类别农药及其代谢物；
- 概要：
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【外文期刊】 Sampat, M.P. ; Patel, A.C. ; 等 《IEEE transactions on information technology in biomedicine: A publication of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society》 2009年13卷3期 300-312页
【关键词】 biomedical measurement;medical computing;pattern classification;
- 概要：
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【外文期刊】 Lopes, R.P. ; Reyes, R.C. ; 等 《Journal of chromatography, B. Analytical technologies in the biomedical and life sciences》 2012年895/896卷 39-47页SCISCIEMEDLINE
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Kumoi, Gendo ; Yagi, Hideki ; 等 《International Journal of Neural Systems》 2023年33卷2期 SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Multi-valued classification;error-correcting output coding;noisy binary classifier;
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