典型文献
树结构组套索人脑超网络构建与分类
文献摘要：
为了解决现有的脑功能超网络缺乏分组效应解释能力导致分类准确率低的问题,提出基于树结构组套索(tree struc-tured group lasso,tsgLasso)方法进一步改善超网络的构建.首先使用树结构组套索方法进行超网络构建,并在组级以及组间均采用预设组进行划分;其次,通过计算超网络定义的三个局部聚类系数对构建好的超网络进行特征提取;然后利用Kolmog-orov&Smimov(KS)非参数检验方法从超网络提取的特征中选取最具判别性的特征;最后,使用支持向量机(support vector ma-chine,SVM)对选择出来的差异特征进行分类.结果表明,树结构组套索方法分类性能显著高于其他已有方法,其分类准确率达87.25％,有助于患者和对照的分类,为生物标志物检测提供更准确和相关的成像标记.
文献关键词：
脑功能超网络;树结构组套索;预设组;聚类系数;分类
中图分类号：
作者姓名：
闻敏;刘永艳;李瑶;IBEGBU Nnamdi Julian;郭浩
作者机构：
太原理工大学信息与计算机学院, 晋中030600
文献出处：
引用格式：
[1]闻敏;刘永艳;李瑶;IBEGBU Nnamdi Julian;郭浩-.树结构组套索人脑超网络构建与分类)[J].科学技术与工程,2022(27):12053-12060
A类：
树结构组套索,脑功能超网络,tsgLasso,Kolmog,orov,Smimov
B类：
人脑,网络构建,分类准确率,tree,struc,tured,group,lasso,预设组,聚类系数,建好,KS,非参数检验,检验方法,判别性,support,vector,ma,chine,差异特征,方法分类,分类性能,生物标志物检测
AB值：
0.258816
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