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【2h】

Stacked Autoencoder based Feature Compression for Optimal Classification of Parkinson Disease from Vocal Feature Vectors using Immune Algorithms

机译：基于堆叠的AutoEncoder使用免疫算法从声带特征向量的最佳分类的特征压缩

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K. Kamalakannan;
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年度 2021
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1. Deep Feature Extraction From the Vocal Vectors Using Sparse Autoencoders for Parkinson’s Classification [J] . Xiong Yanhao, Lu Yaohua Quality Control, Transactions . 2020,第期

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2. An efficient dimensionality reduction method using filter-based feature selection and variational autoencoders on Parkinson's disease classification [J] . Gunduz Hakan Biomedical signal processing and control . 2021,第Apra期

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3. Primary user detection in cognitive radio using spectral-correlation features and stacked denoising autoencoders based on signal classification [J] . Hang LIU, Xu ZHU, Takeo FUJII 電子情報通信学会技術研究報告. スマート無線. Smart Radio . 2017,第56期

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4. Genetic algorithm based feature selection on diagnosis of Parkinson disease via vocal analysis [C] . Abdülkadir Gümüşçü, Kerim Karadağ, Mehmet Emin Tenekecı, Signal Processing and Communications Applications Conference . 2017

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机译：通过堆叠式自动编码器的特征融合模型：在交通流量预测和阿尔茨海默氏病阶段检测中的应用
6. Implementation of a Deep Learning Algorithm Based on Vertical Ground Reaction Force Time–Frequency Features for the Detection and Severity Classification of Parkinson’s Disease [O] . Febryan Setiawan, Che-Wei Lin 2021

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7. Distance Transform-Based Spectral-Spatial Feature Vector for Hyperspectral Image Classification with Stacked Autoencoder [O] . Hadis Madani, Kenneth McIsaac 2021

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