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融合脑电特征的弹性网特征选择和分类 被引量：4
1
作者 李静 王金甲 李慧 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期413-419,共7页
脑机接口系统的核心问题之一是信号分类。本文针对脑电信号的异构融合特征的分类问题提出了一种新方法:封装式弹性网特征选择和分类。首先,对预处理后的脑电(EEG)信号联合应用时域统计、功率谱、共空间模式和自回归模型方法提取高维异... 脑机接口系统的核心问题之一是信号分类。本文针对脑电信号的异构融合特征的分类问题提出了一种新方法:封装式弹性网特征选择和分类。首先,对预处理后的脑电(EEG)信号联合应用时域统计、功率谱、共空间模式和自回归模型方法提取高维异构融合特征。其次,采用封装方式进行特征选择:对训练数据采用弹性网罚逻辑回归拟合模型,通过坐标下降法估计模型参数,运用10倍交叉验证选择出最优特征子集。最后采用已训练的最优模型对测试样本进行分类。实验中采用国际BCI竞赛Ⅳ的EEG数据,结果表明,该方法适用于高维融合特征的最优特征子集选择问题,对于EEG信号的识别不仅效果好、速度快,而且能够选出与分类更相关的子集,获得相对简单的模型,平均测试正确率达到了81.78%。 展开更多
关键词 特征融合 特征选择 共空间模式 弹性网逻辑回归 坐标下降
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基于惩罚逻辑回归的乳腺癌预测 被引量：6
2
作者 胡雪梅 谢英 蒋慧凤 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2021年第6期1237-1249,共13页
本文采用惩罚逻辑回归方法,利用威斯康星大学的乳腺癌数据对乳腺肿瘤进行预测。首先选取与乳腺癌相关的10个指标作为自变量,接着采用逻辑回归、LASSO惩罚逻辑回归、L_(2)惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归作为分类器,利用75%的数据集作... 本文采用惩罚逻辑回归方法,利用威斯康星大学的乳腺癌数据对乳腺肿瘤进行预测。首先选取与乳腺癌相关的10个指标作为自变量,接着采用逻辑回归、LASSO惩罚逻辑回归、L_(2)惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归作为分类器,利用75%的数据集作为训练集建立模型,最后利用25%的测试集、混淆矩阵和ROC曲线评估不同模型的预测精度。结果表明,LASSO惩罚逻辑回归的预测表现最好,预测精度达到97.18%;弹性网惩罚逻辑回归的预测表现随着α的增大发生变化,特别当α=0.9时,预测精度达到97.18%,与LASSO惩罚逻辑回归的预测表现一样好;L_(2)惩罚逻辑回归的预测表现排第3,逻辑回归表现最差。因此,在乳腺肿瘤诊断中可借助LASSO惩罚逻辑回归和弹性网惩罚逻辑回归提高诊断精度。 展开更多
关键词 乳腺癌 逻辑回归 LASSO惩罚逻辑回归 L_(2)惩罚逻辑回归 弹性网惩罚逻辑回归
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基于Elastic-Net Logistic回归模型的房地产企业信用风险评价研究 被引量：1
3
作者 丁辉 王玮 《长春大学学报》 2022年第10期10-14,共5页
近年来,新冠疫情的暴发加大了我国房地产企业信用风险,基于此,设计房地产企业信用风险评价指标体系,构建Elastic-Net Logistic回归模型。研究表明,房地产企业的资产报酬率、总资产净利润率等指标的提升可以有效降低信用风险,固定资产增... 近年来,新冠疫情的暴发加大了我国房地产企业信用风险,基于此,设计房地产企业信用风险评价指标体系,构建Elastic-Net Logistic回归模型。研究表明,房地产企业的资产报酬率、总资产净利润率等指标的提升可以有效降低信用风险,固定资产增长率、权益乘数、产权比率可以作为信用风险的警示指标。构建的模型具有较高的精度,可以为房地产企业的信用度量及风险预警提供一定的依据。 展开更多
关键词 房地产企业 信用风险评价 elastic-net logistic回归模型
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