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基于独立成分的加权高阶脑网络的分类方法

杨艳丽 李瑶 谷金晔 李欣芸 陈俊杰

太原理工大学学报2018,Vol.49Issue(5):745-750,6.
太原理工大学学报2018,Vol.49Issue(5):745-750,6.DOI:10.16355/j.cnki.issn1007-9432tyut.2018.05.015

基于独立成分的加权高阶脑网络的分类方法

Weighted High-order Brain Network Classification Method Based on Independent Component

杨艳丽 1李瑶 1谷金晔 2李欣芸 2陈俊杰1

作者信息

  • 1. 太原理工大学 信息与计算机学院,太原 030024
  • 2. 太原理工大学 软件学院,太原 030024
  • 折叠

摘要

关键词

独立成分分析/高阶功能连接网络/加权图/频繁子图挖掘/判别性特征选择

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杨艳丽,李瑶,谷金晔,李欣芸,陈俊杰..基于独立成分的加权高阶脑网络的分类方法[J].太原理工大学学报,2018,49(5):745-750,6.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61672374,61741212) (61672374,61741212)

山西省科技厅应用基础研究项目青年面上项目(201601D021073,201701D221119) (201601D021073,201701D221119)

山西省教育厅高等学校科技创新研究项目(2016139) (2016139)

太原理工大学学报

OA北大核心CSTPCD

1007-9432

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