心电图病情分类
•利用 Matlab BP 神经网络进行心电图有病、无病二分类,正确率达 98%
•运动准备诱发脑电侧向性识别
•利用 Matlab 线性判别分析进行左右手运动准备诱发 EEG 侧向性识别,正确率达 85%
•基于 SVM 对 HIV-1 氨基酸酶切位点预测
•利用 C++面向对象程序设计,完成支持向量机预测小程序,对 HIV-1 氨基酸酶切位点进行预测
•运动想象与运动执行诱发脑电模式分析与识别(毕业设计)
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心电图病情分类
•利用 Matlab BP 神经网络进行心电图有病、无病二分类,正确率达 98%
•运动准备诱发脑电侧向性识别
•利用 Matlab 线性判别分析进行左右手运动准备诱发 EEG 侧向性识别,正确率达 85%
•基于 SVM 对 HIV-1 氨基酸酶切位点预测
•利用 C++面向对象程序设计,完成支持向量机预测小程序,对 HIV-1 氨基酸酶切位点进行预测
•运动想象与运动执行诱发脑电模式分析与识别(毕业设计)
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