机译:使用基于显着性的改进方法和判别特征选择对WCE进行的胃肠道胃疾病分类
HITEC Univ Dept Comp Sci & Engn Museum Rd Taxila Pakistan|COMSATS Univ Islamabad Dept Comp Sci Wah Cantt Pakistan;
COMSATS Univ Islamabad Dept Comp Sci Wah Cantt Pakistan;
NUST Sch Mech & Mfg Engn H-12 Islamabad Pakistan;
COMSATS Univ Islamabad Dept Elect & Comp Engn Wah Cantt Pakistan;
WCE; Active contour; Disease segmentation; Pixel-based fusion; Feature extraction; Reduction; Classification;
机译:基于改进的Fisher判别率的文本情感分类特征选择方法
机译:使用改进的显着性方法和深度选择的黄瓜叶片患病点检测和分类自动化系统
机译:使用非线性光谱特征提取方法提高对胃和结肠恶性肿瘤的红外光谱诊断的分类准确性?
机译:冠心病诊断的分类算法评估,线性判别分析和新的混合特征选择方法
机译:用于振动和音频信号分类的高级功能和功能选择方法。
机译:通过多正交偏最小二乘判别分析和S绘图(基于微阵列数据)的三类疾病分类的基因特征选择
机译:通过使用微阵列数据的多重正交偏最小二乘判别分析和s-图,基因特征选择用于三类疾病分类。