已有研究經(jīng)常忽略現(xiàn)實(shí)情況中年齡和性別對(duì)于大腦結(jié)構(gòu)影像數(shù)據(jù)的影響,導(dǎo)致特征選取的有效性降低,最終造成分類準(zhǔn)確率的降低。為此,提出基于線性混合效應(yīng)模型的方法進(jìn)行特征選擇,考慮到年齡和性別對(duì)影像指標(biāo)的影響,通過(guò)相關(guān)顯著性的大小選取腦影像指標(biāo)作為特征構(gòu)建分類器,應(yīng)用于不同人格特質(zhì)的組內(nèi)分類及識(shí)別中。分類結(jié)果顯示,基于線性混合效應(yīng)模型的方法使得不同人格分類準(zhǔn)確率有較明顯的提高。

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
    1.1 被試者
    1.2 數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理
2 方法
    2.1 大腦白質(zhì)指標(biāo)的計(jì)算
    2.2 線性混合效應(yīng)模型
    2.3 分類
3 結(jié)果
    3.1 特征選擇
    3.2 分類結(jié)果
4 結(jié)語(yǔ)



本文編號(hào)：4010443