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當前位置:教育論文中心首頁--碩士論文--基于非監督學習的動態腦功能網絡分析
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基于非監督學習的動態腦功能網絡分析
 
     論文目錄
 
致謝第5-6頁
摘要第6-7頁
ABSTRACT第7-8頁
1 緒論第11-16頁
    1.1 基于靜息狀態fMRI的人腦功能研究第11-12頁
    1.2 腦功能網絡動態屬性分析第12-13頁
    1.3 腦功能網絡狀態劃分第13-15頁
    1.4 本文工作及章節安排第15-16頁
2 基于描峰聚類的腦功能網絡狀態劃分第16-29頁
    2.1 引言第16-20頁
        2.1.1 描峰聚類第16-18頁
        2.1.2 多維尺度分析第18-20頁
    2.2 研究方法第20-23頁
        2.2.1 數據集第20頁
        2.2.2 數據預處理與動態功能連接第20-21頁
        2.2.3 描峰聚類模型實現第21-23頁
        2.2.4 結果顯示第23頁
    2.3 結果與討論第23-28頁
    2.4 本章總結第28-29頁
3 基于HMM的腦功能網絡狀態轉移研究第29-48頁
    3.1 引言第29-35頁
        3.1.1 HMM第29-31頁
        3.1.2 腦功能網絡HMM研究第31-32頁
        3.1.3 降維算法第32-35頁
    3.2 數據與方法第35-37頁
        3.2.1 數據集第35頁
        3.2.2 數據預處理與動態功能連接第35頁
        3.2.3 連續HMM模型實現第35-36頁
        3.2.4 結果顯示第36-37頁
    3.3 結果與討論第37-47頁
        3.3.1 基于因子分析降維第37-40頁
        3.3.2 基于SNE降維第40-42頁
        3.3.3 基于其他降維第42-47頁
    3.4 本章總結第47-48頁
4 基于時序子空間聚類的腦功能網絡研究第48-64頁
    4.1 引言第48-51頁
        4.1.1 子空間聚類第48-49頁
        4.1.2 譜聚類第49-50頁
        4.1.3 時序子空間聚類第50-51頁
    4.2 數據與方法第51-54頁
        4.2.1 數據集第51-52頁
        4.2.2 數據預處理與動態功能連接第52頁
        4.2.3 時序子空間聚類模型實現第52-54頁
        4.2.4 結果顯示第54頁
    4.3 結果與討論第54-62頁
        4.3.1 基于時間序列數據第54-58頁
        4.3.2 基于短時功能連接數據第58-62頁
    4.4 本章總結第62-64頁
5 總結與展望第64-66頁
參考文獻第66-72頁
作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果第72-74頁
學位論文數據集第74頁

 
 
論文編號BS4276171,這篇論文共74
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