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特征抽取文献资料
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基于PLS、LDA的中医面诊光泽识别研究
目的:探讨中医面诊中光泽信息客观识别的方法.方法:结合计算机视觉,利用计算机辅助进行面部光泽判断,尝试将偏小二乘法(PLS)和线性判别式分析(LDA)方法在4种不同色彩空间下进行实验,做为面部光泽信息提取的手段.结果:PLS、LDA、2DLDA在RGB、HSV、Lab这些3通道的色彩空间上的判断正确率均高于单通道的判断结果；不同的特征抽取方法在不同色彩通道上得到的正确率不同:PLS方法在Lab颜色空间上对人脸光泽的判断正确率为89.06％,LDA在Lab颜色空间上判断正确率为88.69％,2DLDA在RGB颜色空间上判断正确率为89.00％.结论:不同特征抽取方法对于识别中医面诊光泽信息都具有积极作用,为中医望诊中光泽的量化检测技术研究提供了一种新的方法和思路.
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脑-机接口技术研究
脑-机接口是在人脑与计算机或其他电子设备之间建立直接的交流和控制的通道,它直接通过脑来表达想法,而不需要语言和动作,为思维正常但有严重运动障碍的患者提供了与外界交流和控制的途径,提高了他们的生活质量.本文对脑-机接口(brain computer interface,BCI)技术、研究方法、分类以及涉及的关键技术、应用领域等进行了较为详细的综述,并在此基础上分析目前BCI存在的问题,后指出该领域的发展趋势.
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学科背景知识在医学文本特征抽取中的应用
分析目前科技文献文本特征抽取方法研究现状,将基于背景知识的TF-IDF方法应用到医学文本特征抽取中,在4个医学领域中进行试验对比,结果表明该方法在抽取词汇数量较少时可以显著提高抽取效果,在对文本集合中通用词的过滤及重要特征词的识别方面明显优于使用通用IDF的TF-IDF方法.
