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      如何使用擴(kuò)展的低階多元廣義線性模型進(jìn)行腦節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法

      2018-12-12 | rar | 0.75 MB | 次下載 | 免費(fèi)

      資料介紹

      　　針對(duì)現(xiàn)有單節(jié)點(diǎn)模型識(shí)別準(zhǔn)確度較低以及低階多元廣義線性模型（ LRMGLM）計(jì)算時(shí)間過長和使用局限性問題，提出基于擴(kuò)展的低階多元廣義線性模型（ ELRMGLM）的腦節(jié)點(diǎn)識(shí)別方法。首先，建立可以同時(shí)處理兩次實(shí)驗(yàn)所有節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)的ELRMGLM，以更多的時(shí)間空間信息來提高算法的準(zhǔn)確度；然后，利用帶時(shí)空平滑懲罰項(xiàng)的優(yōu)化函數(shù)引入先驗(yàn)信息，并通過迭代函數(shù)對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行求解；最后，使用基于K-means的快速選擇策略實(shí)現(xiàn)懲罰參數(shù)和大腦節(jié)點(diǎn)的快速選擇。三次樣本實(shí)驗(yàn)中，ELRMGLM的準(zhǔn)確度分別比經(jīng)典血液動(dòng)力學(xué)響應(yīng)函數(shù)（canonical）方法、平滑有限脈沖響應(yīng)（ SFIR）方法、正則化和廣義交叉驗(yàn)證（Tik-GCV）方法的最優(yōu)結(jié)果提升了約20010、8010、20010，略優(yōu)于LRMGLM，且計(jì)算時(shí)間是LRMGLM的1/750。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，ELRMGLM能有效提高大腦節(jié)點(diǎn)的識(shí)別準(zhǔn)確度，減少計(jì)算時(shí)間。

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