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摘 要:一种面向脑网络的结构化特征选择方法,考虑到对于脑网络这类的复杂数据通常使用网络局部测量作为特征向量用于随后的特征选择和分类,而忽略了网络自身固有的拓扑结构的信息,从而影响到网络分析的性能,提出了一种基于图核的结构化特征选择方法gk‑SFS方法,包含两个正则化项,其一是稀疏正则化项,该项包含了一个L1范式正则化项,保证只有少量的判别力的网络特征能被选择;其二是拉普拉斯正则化项,用于保留脑网络数据的整体分布信息,并使用图核来计算网络数据的相似性,保留了脑网络数据的拓扑结构信息。在两个真实脑疾病数据集上,实验结果表明,相比较已有的方法,提出的方法对脑疾病具有更好的性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810818259.5 | 专利名称: | 一种面向脑网络的结构化特征选择方法 |
申请日: | 2018-07-23 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/771搜分类 网络传输 选 港口搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |