计算智能与神经科学/2020/文章/选项卡3

研究文章

基于机器学习的结构MRI检测精神分裂症异常脑区

表3

基于WM的不同方法的分类性能。

方法 ACC SN SP 通用汽车 DM F2M

支持向量机 0.5689 0.5674 0.5716 0.5695 0.5621 0.5665
2 t +支持向量机 0.7832 0.7818 0.7871 0.7844 0.7798 0.7788
RFE +支持向量机 0.6427 0.6700 0.6300 0.6497 0.6418 0.6469
PCA +支持向量机 0.6172 0.5968 0.6370 0.6166 0.6101 0.5996
ICA +支持向量机 0.5774 0.5796 0.5830 0.5813 0.5721 0.5740
TBFS +支持向量机 0.5879 0.5547 0.6211 0.5867 0.5662 0.5593
2t + pca + svm 0.8372 0.8474 0.8323 0.8398 0.8338 0.8375
2t + ica + svm 0.7992 0.7992 0.8037 0.8014 0.7952 0.7978
2 .单词stroke联想记忆 0.8197 0.7926 0.8351 0.8136 0.8080 0.7965
我们的 0.8527 0.8587 0.8508 0.8547 0.8497 0.8532

年度文章奖:由主编评选的2020年杰出研究贡献。阅读获奖文章