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使用机器学习技术进行基于线性随机过程模型的 EEG 分类 Mykhailo Fryz a、Leonid Scherbak b、Bogdana Mlynko a 和
摘要 脑电图 (EEG) 建模和分类方法在医学诊断以及使用基于脑机接口的工业 4.0 解决方案创建复杂信息系统中非常重要。本文以线性随机过程的形式介绍了 EEG 信号的数学模型。考虑了使用自回归模型的相应估计程序。新的信息特征已被证明是线性随机过程模型表示的下采样核。基于自回归系数和新提取的信息特征对二元分类机器学习技术进行了比较分析。显示了分类指标的改进。关键词 1 信息系统、脑电图、信号、数学模型、线性随机过程、自回归模型、核、特征提取、估计、二元分类。
DNA结构设计通过人工扩展的基本对（包括循环和不匹配热力学参数）进行改进
阿尔巴尼亚人民的起源几个世纪以来，阿尔巴尼亚人和历史学家都感到烦恼，阿尔巴尼亚人首次出现在公元11世纪的历史记录中，而他们的语言是印度 - 欧洲家庭中最神秘的分支之一。确定有助于阿尔巴尼亚人血统的人群，我们在过去的8000年中进行了巴尔干的基因组横除，在那里我们分析了6000多个先前使用先前的生物信息知识工具和算法来量化时空人类流动性的古代基因组。我们发现，现代阿尔巴尼亚人从罗马时代西巴尔干人口降临，并与斯拉夫相关的群体进行了额外的混合。值得注意的是，阿尔巴尼亚的父亲血统显示了巴尔干的青铜时代人口的连续性，包括那些被称为伊利里人的人。我们的结果提供了对导致现代阿尔巴尼亚人形成的历史和人口过程的前所未有的理解，并有助于定位阿尔巴尼亚语言发展的领域。