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一种用于对fMRI脑功能连接数据进行特征约简的邻域粗糙集方法
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本发明公开了一种用于对fMRI脑功能连接数据进行特征约简的邻域粗糙集方法，基于双鱼群智能搜索和信息观邻域粗糙集理论，提出一种与fMRI脑功能连接数据相结合的邻域粗糙集特征约简方法。具体包括以下步骤：获取静息态fMRI数据；对fMRI数据进行预处理；建立脑功能连接决策表；使用双鱼群算法搜索分类判别能力强的特征子集；在得到的约简特征集合下，实现支持向量机分类，根据分类结果来衡量本发明所提供的方法的特征约简能力。
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专利基本信息 ：
专利类型： 发明授权
申请(专利)号： CN202011137128.4
申请日期： 2020-10-22
公开(公告)日： 2023-10-20
公开(公告)号： CN112435742B
申请(专利权)： 北京工业大学
法律状态： 授权
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