電子發(fā)燒友App
創(chuàng)作
發(fā)文章
發(fā)帖 
提問 
發(fā)資料
發(fā)視頻資料介紹
傳統(tǒng)基于語(yǔ)音的帕金森癥（PD）病情預(yù)測(cè)方法則是分別預(yù)測(cè)運(yùn)動(dòng)癥狀評(píng)分（motor-UPDRS）和總體癥狀評(píng)分（ total-UPDRS）。為解決在單任務(wù)預(yù)測(cè)過程中，傳統(tǒng)方法無法利用任務(wù)之間的共享信息和預(yù)測(cè)性能不住的問題，提出了一種基于模型過濾的多任務(wù)回歸方法來預(yù)測(cè)帕金森癥患者的motor-UPDRS和total-UPDRS。首先，考慮到子任務(wù)語(yǔ)音特征對(duì)預(yù)測(cè)motor-UPDRS和total-UPDRS不同的影響，添加LI正則化項(xiàng)進(jìn)行特征選擇;其次，在構(gòu)建模型的同時(shí)，根據(jù)不同帕金森患者對(duì)象分布在不同的域，添加了過濾機(jī)制，來提高預(yù)測(cè)精度。在遠(yuǎn)程帕金森數(shù)據(jù)集仿真實(shí)驗(yàn)中，基于模型過濾的多任務(wù)回歸方法在預(yù)測(cè)UPDRS時(shí)，較單任務(wù)條件下最小二乘法（LS）模型預(yù)測(cè)motor值準(zhǔn)確度提高了67.2%，預(yù)測(cè)total值則提高了83.3%;相比單任務(wù)條件下決策回歸樹（ CART）模型預(yù)測(cè)motor值提高了64%，預(yù)測(cè)total值則提高了78.4%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于模型過濾的多任務(wù)回歸算法對(duì)UPDRS預(yù)測(cè)要優(yōu)于單任務(wù)回歸算法。
下載該資料的人也在下載
下載該資料的人還在閱讀
更多 >
- 基于權(quán)重矩陣分解的在線多任務(wù)學(xué)習(xí)算法 4次下載
- 可預(yù)測(cè)眾包工人移動(dòng)軌跡的任務(wù)預(yù)測(cè)模型 3次下載
- 基于層次注意力機(jī)制的多任務(wù)疾病進(jìn)展模型 7次下載
- 融合文本分類和摘要的多任務(wù)學(xué)習(xí)摘要模型 11次下載
- 一種端到端的序列多任務(wù)法律判決預(yù)測(cè)模型 14次下載
- 基于預(yù)測(cè)算法實(shí)現(xiàn)模型的最優(yōu)在線任務(wù)分配 26次下載
- 一種多模型集成的網(wǎng)絡(luò)論壇發(fā)帖量預(yù)測(cè)模型 16次下載
- 一種融合知識(shí)圖譜和協(xié)同過濾的混合推薦模型 10次下載
- 一種基于多任務(wù)聯(lián)合訓(xùn)練的閱讀理解模型 10次下載
- 實(shí)時(shí)多任務(wù)操作系統(tǒng)在51單片機(jī)項(xiàng)目開發(fā)中的應(yīng)用說明 3次下載
- 如何使用智能支持向量機(jī)的回歸模型進(jìn)行金融數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè) 1次下載
- 一種由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的多任務(wù)學(xué)習(xí)煉鋼終點(diǎn)預(yù)測(cè)方法 1次下載
- 實(shí)時(shí)多任務(wù)系統(tǒng)中的一些基本概念
- 基于灰色模型和自適應(yīng)過濾的網(wǎng)絡(luò)流量預(yù)測(cè)
- 基于任務(wù)鏈的實(shí)時(shí)多任務(wù)軟件可靠性建模
- arimagarch模型怎么預(yù)測(cè) 544次閱讀
- 基于多任務(wù)預(yù)訓(xùn)練模塊化提示 712次閱讀
- 模型任務(wù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系 896次閱讀
- 鴻蒙內(nèi)核源碼分析多任務(wù)環(huán)境下的事件控制塊 1369次閱讀
- 單片機(jī)多任務(wù)處理方案 9656次閱讀
- 討論8種在Python環(huán)境下進(jìn)行簡(jiǎn)單線性回歸計(jì)算的算法 2755次閱讀
- 遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進(jìn)展 3996次閱讀
- 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)三大類之回歸模型（RM） 9468次閱讀
- 詳解連接大腦的神經(jīng)刺激器探索歷程 3121次閱讀
- ABB機(jī)器人怎樣多任務(wù)？ABB機(jī)器人多任務(wù)使用方法步驟詳解 3.2w次閱讀
- 掌握l(shuí)ogistic regression模型，有必要先了解線性回歸模型和梯度下降法 7640次閱讀
- NLP多任務(wù)學(xué)習(xí)案例分享：一種層次增長(zhǎng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 4418次閱讀
- 8 種進(jìn)行簡(jiǎn)單線性回歸的方法分析與討論 1w次閱讀
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中幾種常見回歸函數(shù)的概念學(xué)習(xí) 4737次閱讀
- 基于高檔數(shù)控系統(tǒng)的實(shí)時(shí)多任務(wù)實(shí)現(xiàn) 1359次閱讀
上傳資料賺積分下載排行
本周
- 1DC電源插座圖紙
- 0.67 MB | 3次下載 | 免費(fèi)
- 2AN-1267: 使用ADSP-CM408F ADC控制器的電機(jī)控制反饋采樣時(shí)序
- 1.41MB | 3次下載 | 免費(fèi)
- 3AN158 GD32VW553 Wi-Fi開發(fā)指南
- 1.51MB | 2次下載 | 免費(fèi)
- 4AN148 GD32VW553射頻硬件開發(fā)指南
- 2.07MB | 1次下載 | 免費(fèi)
- 5AN111-LTC3219用戶指南
- 84.32KB | 次下載 | 免費(fèi)
- 6AN153-用于電源系統(tǒng)管理的Linduino
- 1.38MB | 次下載 | 免費(fèi)
- 7AN-283: Σ-Δ型ADC和DAC[中文版]
- 677.86KB | 次下載 | 免費(fèi)
- 8SM2018E 支持可控硅調(diào)光線性恒流控制芯片
- 402.24 KB | 次下載 | 免費(fèi)
本月
- 1ADI高性能電源管理解決方案
- 2.43 MB | 450次下載 | 免費(fèi)
- 2免費(fèi)開源CC3D飛控資料（電路圖&PCB源文件、BOM、
- 5.67 MB | 138次下載 | 1 積分
- 3基于STM32單片機(jī)智能手環(huán)心率計(jì)步器體溫顯示設(shè)計(jì)
- 0.10 MB | 130次下載 | 免費(fèi)
- 4使用單片機(jī)實(shí)現(xiàn)七人表決器的程序和仿真資料免費(fèi)下載
- 2.96 MB | 44次下載 | 免費(fèi)
- 5美的電磁爐維修手冊(cè)大全
- 1.56 MB | 24次下載 | 5 積分
- 6如何正確測(cè)試電源的紋波
- 0.36 MB | 18次下載 | 免費(fèi)
- 7感應(yīng)筆電路圖
- 0.06 MB | 10次下載 | 免費(fèi)
- 8萬用表UT58A原理圖
- 0.09 MB | 9次下載 | 5 積分
總榜
- 1matlab軟件下載入口
- 未知 | 935121次下載 | 10 積分
- 2開源硬件-PMP21529.1-4 開關(guān)降壓/升壓雙向直流/直流轉(zhuǎn)換器 PCB layout 設(shè)計(jì)
- 1.48MB | 420062次下載 | 10 積分
- 3Altium DXP2002下載入口
- 未知 | 233088次下載 | 10 積分
- 4電路仿真軟件multisim 10.0免費(fèi)下載
- 340992 | 191367次下載 | 10 積分
- 5十天學(xué)會(huì)AVR單片機(jī)與C語(yǔ)言視頻教程 下載
- 158M | 183335次下載 | 10 積分
- 6labview8.5下載
- 未知 | 81581次下載 | 10 積分
- 7Keil工具M(jìn)DK-Arm免費(fèi)下載
- 0.02 MB | 73810次下載 | 10 積分
- 8LabVIEW 8.6下載
- 未知 | 65988次下載 | 10 積分
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論