机译:使用基于加权复杂网络的社区结构检测对癫痫性脑电信号进行分类
Univ Southern Queensland, Sch Agr Computat & Environm Sci, Toowoomba, Qld, Australia|Thi Qar Univ, Coll Educ Pure Sci, Nasiriyah, Iraq;
Univ Southern Queensland, Sch Agr Computat & Environm Sci, Toowoomba, Qld, Australia|Hubei Univ Technol, Sch Elect & Elect Engn, Wuhan, Hubei, Peoples R China;
Univ Southern Queensland, Sch Agr Computat & Environm Sci, Toowoomba, Qld, Australia;
Epileptic EEG signals; Modularity; Statistical features; Weighted complex networks;
机译:基于证据的加权分类器组合方法用于使用脑电信号的癫痫发作检测
机译:基于加权可见性图熵的EEGS信号中的癫痫癫痫发作检测
机译:基于蚱蜢优化算法的合奏分类器优化和特征选择来分类癫痫脑电图信号
机译:一种新的癫痫发作检测系统,使用基于Hybrid CNN-SVM分类器的头部EEG信号
机译:复杂网络中基于测试的社区检测方法。
机译:优化的癫痫发作检测算法:使用GT判别分析和K-NN分类器快速诊断癫痫发作的方法
机译:使用极端支持向量机进行分类癫痫eeg信号,用于ictal和肌肉伪影检测