简介:摘要机器学习已经广泛的应用于众多疾病的辅助诊断中,分类集成学习通过构建多个学习器来完成特定学习任务,再通过特定的策略将他们结合起来。阿尔茨海默症由于其病因和疾病发展经历了较为漫长的过程。本研究使用对早期、晚期轻度认知障碍、阿尔茨海默症及正常老年人进行分组特征提取。优化使用可以提高分辨率的PCA-FLDA集成分类器对前期提取的数据进行分类集成,最大限度的降低了前期特征提取中不同分类方式对空间划分的依赖性。
简介:简要回顾单一网络的理论框架的总体概貌;概述当前令人关注的"网络的网络"或超网络的诸多特点、相关定义和概念,简介若干多层次超网络的理论模型研究概况,最后对于复杂网络面临的十大挑战性课题给予说明。
基于多模态分类集成器的阿尔茨海默症早期诊断系统的研究
从单一网络向《网络的网络》的转变进程——略论多层次超网络模型的探索与挑战