XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System分类器
ブレイン・マシン・インターフェースからみた ...
A.两阶段分类器的配置确定分类器1中是否存在肌肉收缩后，使用分类器2对确定具有肌肉收缩的数据进行分类。 B.分析有助于分类的特征。对于每个分类器，将右手运动过程中大脑状态分类的大脑波特征绘制为空间分布。蓝色电极基是一个统计学上重要的群集，并针对每个频率绘制。分类器1在左半球的体感运动皮层附近显示出有限的特征，分类器2在右半球的同一区域显示了一个簇。
关于合奏学习方法的评论-IJRPR
机器学习方法是集合学习，其中许多分类器被用于预测单个输出。它也称为多分类器系统。为了胜过其他机器学习算法，Ensemble Learne结合了用于机器学习的Multiple算法，以根据从数据和各种投票过程中推断出数据和结果的属性提供弱预测性结果。合奏学习涉及将多个单个模型的预测结合在一起，以做出最终的预测或决策。合奏分类器比许多情况下的单个分类器更准确。合奏学习的概念可以与实际生活环境相匹配。在做出关键决定时，而不是仅仅依靠一种意见时，就会考虑多个专家。在许多情况下，合奏被证明比每个分类器都更精确，但是，整合模型永远不会成功。具有提高准确性的分类器与可行性构成最佳集合的不同之处。如果每个分类器都会产生不同的错误，则总误差将减少。
脑电图中心理运动意象分类的稳定性取决于分类器模型的选择和实验设计，而不是信号预处理
心理运动意象 (MI) 是指在心理上执行运动任务（Milton 等人，2008 年，例如打网球或游泳）。此类任务可用于体育领域（Schack 等人，2014 年）或评估严重脑损伤患者的认知表现（Stender 等人，2014 年；Engemann 等人，2018 年），利用事件相关去同步 (ERD) 可靠地检测脑损伤患者的高级认知功能（Cruse 等人，2011 年、2012b 年）。可靠地检测健康人的 MI 任务表现对于诊断工具评估无法对任务做出公开反应的脑损伤患者的隐性意识是必不可少的。在一项关于心理 MI 的里程碑式研究（ Goldfine 等人，2011 ）中，作者证明，所有健康对照组的脑电活动都有意识地调节，并与活跃心理或静息状态的时间锁定在一起。但这些调节是不一致的。因此，我们得出结论，在测试健康人时，即在考虑患有严重脑损伤的患者之前，是否有可能可靠地区分心理 MI 范式中的活跃状态和静息状态，这一点值得担忧。从技术上讲，稳定的心理 MI 大脑状态的检测似乎高度依赖于所使用的信号处理、分类程序和统计分析，正如对心理 MI 数据的重新分析（ Henriques 等人，2016 ）中所报告的那样。因此，在这项工作中，我们重新审视了健康个体中 MI 范式的潜力，并研究了四个不同的研究问题（RQ）。我们首先研究定量分析 EEG 数据时的两个非常关键的问题：伪影的识别和剔除以及电极空间的选择。由经过培训的研究人员对 EEG 信号进行目视检查，并手动去除充满伪影的信号周期，是从记录中去除受污染通道（Cruse 等，2011、2012a）或尾迹（Cruse 等，2012b）的常用方法。这种伪影剔除方法可以应用于明显的伪影，如眨眼或运动，但肌源性活动往往与感兴趣的大脑活动（McMenamin 等，2010）混合在一起，因此无法用这种策略从信号中去除。独立成分分析（ICA）是分离肌源性和大脑活动的有力工具。ICA 将数据分解为独立成分，然后通过目视检查将其分类为肌源性或真正的大脑活动。然而，受过训练的专家的错误分类可能是导致 ICA 性能有限的原因（Olbrich 等人，2011 年）。大约三分之一的 EEG 分类研究使用手动伪影清除，然后不进行伪影清除，并且
基于 DT-CWT 和 SVM 分类器的癫痫脑电信号分类 S.Deivasigamani*、G.Narmadha** C.Senthilpari***、Wong Hin Yong*** 和 PKRa
头痛、中风和阿尔茨海默病是人类大脑中的主要问题。在这种疾病中，癫痫是另一种大脑疾病，在人口大国中偶然发生。癫痫是一种影响儿童和成年人的常见神经系统疾病。早期诊断和治疗与降低患病率和死亡率有关。尤其是如果已经确认了癫痫的类型并开始适当的治疗。脑电图仍然是最高质量的诊断方法。脑电图传感器获取的信号是非直接的，其趋势复杂。因此，识别和分离获取的脑电图信号中的瞬间变化是一个非常复杂的过程（Karthik 等人，2020 年）。阴极安装在人头皮上，脑电图信号通过各种通道捕获。从癫痫发作区域捕获的信号称为局灶性脑电图信号，从癫痫发作区域的另一部分捕获的信号称为非局灶性脑电图信号。因此，有必要提出一种自动识别和表征局灶性和非局灶性脑电图信号的系统，以继续癫痫治疗和进一步治疗。癫痫发作会导致大脑区域出现异常功能，这些功能是从大脑中捕获的，局灶性和非局灶性的识别是
一个系统地评估深度学习分类器从原始多通道脑电图数据中学到的表示的框架
深度学习方法在原始脑电图（EEG）数据中的应用越来越普遍。这些方法提供了相对于手动设计功能的其他方法提高性能的可能性，但它们也提出了可解释性降低的问题。因此，许多研究试图提供与基于深度学习的RAW EEG分类领域的独特性解释性方法。在这项研究中，我们提供了这些方法的分类法，确定了提供有关空间，光谱和时间特征的见解的现有方法。然后，我们提出了一个新的框架，该框架由一系列解释性方法组成，以了解对经过原始脑电图数据培训的分类器的洞察力。我们的框架提供了类似于现有方法的空间，光谱和时间解释。，据我们所知，它还提出了第一种解释性方法，以洞悉脑电图中的空间和时空相互作用。鉴于脑电图和神经精神疾病分析的频繁使用和特征的重要性，这一点尤其重要。我们在自动化的重度抑郁症（MDD）诊断的背景下演示了我们提出的框架，培训在公开可用的数据集中采用强大的交叉验证方法训练高性能的一维卷积神经网络。我们确定了中央电极与其他电极之间的相互作用，并确定健康对照组和MDD个体之间额叶θ，β和γ的差异。我们的研究代表了基于深度学习的RAW EEG分类领域的重要一步，从而在互动性上提供了新的功能，并通过我们建议的分类法为未来的创新提供了方向。
使用具有联合分布自适应和流形正则化的在线选择性传输 TSK 模糊分类器根据 EEG 信号对癫痫发作进行分类
为了识别癫痫患者的异常脑电图 (EEG) 信号，在本研究中，我们提出了一种基于联合分布自适应和流形正则化的在线选择性转移 TSK 模糊分类器。与大多数现有的转移分类器相比，我们的分类器有自己的特点：（1）来自源域的标记 EEG 时期不能准确表示目标域中的原始 EEG 时期。我们的分类器可以利用目标域中很少的校准数据来诱导目标预测函数。（2）联合分布自适应用于最小化源域和目标域之间的边缘分布距离和条件分布距离。（3）使用聚类技术选择源域，从而降低分类器的计算复杂度。我们根据波恩大学提供的原始 EEG 信号构建了六种传输场景来验证我们分类器的性能，并引入四个基线和一个传输支持向量机 (SVM) 进行基准研究。实验结果表明，我们的分类器获得了最佳性能并且对其参数不太敏感。
基于天气预测功能工程框架的高级机器学习分类器的比较分析 * Rahul Gupta 1,2，Anil
5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。 电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。5自动化学校，Banasthali Vidyapith，拉贾斯坦邦，印度304022。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999. 重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。 降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。 要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。 机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。 本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。 采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。 根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。 最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。 关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。 1。 [6]。电子邮件：ppathak9999999999999999999999999999999.重大的气候变化是一项非常困难的任务，会影响全世界的人们。降雨被认为是天气系统中最重要的现象之一，其速率是最关键的变量之一。要通过标准方法开发预测模型，气象专家试图检测大气属性，例如阳光，温度，湿度和浑浊等。机器学习（ML）技术最近进化得更具进化，它提供的结果比传统方法更令人满意，并且易于使用。本文介绍了ML分类器，例如Logistic回归（LR），决策树（DT），随机森林（RF），轻梯度增压机（LGBM），CAT Boost（CB）和Extreme Grantient Boost（XGB），以使用功能工程框架来预测降雨。采用接收器操作特征（AUROC）曲线和其他统计指标（例如回忆，准确性，精度和Cohen Kappa）的区域来预测和比较上述方法的成功率。根据AUROC值的验证结果为XGB（0.94）> CB（0.93）> LGBM（0.87）> RF（0.93）> dt（0.88）> lr（0.78）。最终，XGB模型在统计参数方面优于其他模型。关键字：二进制分类，超级参数调整，机器学习，XGB分类器，天气预报。1。[6]。引言大多数行业，例如生物学，建构，运输和农业都受到不利天气条件（例如洪水，降雨，干旱等）的影响，从而使天气预报是必要的要求。防止农业和财务损失的最具挑战性的解决方案之一是天气预报。天气预报始于19世纪后期，随后在[1，2]中划定了天气预报行动的进展。在过去，气象学家用来根据其专业知识来估算天气参数，但现在该过程涉及应用技术和数据[3]。常规数据管理方法尚未被证明有效或有效地处理大数据[4，5]。事实上，世界各地的不可预测的天气模式必须通过使用不同的大气属性（例如湿度，压力，温度和风速等）来开发一种新的预测技术。传统上，预测是通过人类努力来完成的，但是今天，它是由需要使用高质量设备的巨大计算方法来控制的[7，8]。尽管使用卫星知识和超级计算机使用先进的技术来适应数据，但预后剂仍然对季风的变化感到困惑，这使得对数据的智能解释和分析变得困难。在现实世界中的应用中，例如医学诊断，语音和模式识别，自然语言处理，以及在某些可再生能源应用中，例如太阳照射，生物能源和风速预测机器学习（ML）算法利用计算方法来从历史数据和提取相关特征中获得所需的信息来增强预测输出[9-10]。
de从反馈生成对抗网络
摘要：抗菌肽（AMP）是新抗生素的有前途的候选者，因为它们针对病原体的广谱活性和对耐药性发展的敏感性降低。深度学习技术，例如深层生成模型，为加快AMP的发现和优化提供了有希望的途径。一个了不起的例子是反馈生成式讽刺网络（FBGAN），这是一个深层生成模型，在训练阶段结合了分类器。我们的研究旨在探索增强分类器对FBGAN生成能力的影响。为此，我们介绍了两个替代分类器的FBGAN框架，都超过了原始分类器的准确性。第一个分类器利用K -MERS技术，而第二个分类器则从大蛋白质语言模型进化量表模型2（ESM2）中应用转移学习。与原始FBGAN相比，将这些分类器整合到FBGAN中，不仅会产生显着的性能增强能力，而且还可以使所提出的生成模型能够实现与Ampgan和Hydramp等既定方法相当甚至优越的性能。这一成就强调了在FBGAN框架内利用高级分类器的有效性，增强了其对从头设计的计算鲁棒性，并与现有文献相当。
使用机器学习技术预测脑肿瘤恶性程度 Seethalakshmi B. *
及早发现癌症对于挽救许多生命至关重要。如果脑瘤被诊断为较高级别，它通常是最常见和最严重的恶性肿瘤之一，预计寿命很短。肿瘤大小、形态和位置的差异对脑瘤的检测造成了重大障碍。本综述旨在为研究人员提供基于磁共振成像 (MRI) 的脑瘤检测的全面文献综述。使用九种机器学习算法对 MRI 图像进行分类：支持向量机 (SVM)、逻辑回归、K 最近邻 (KNN)、朴素贝叶斯 (NB)、决策树 (DT) 分类器、随机森林分类器、XGBoost 分类器、随机梯度下降 (SGD) 分类器和梯度提升分类器。对 ML 算法进行了比较和对比。