关键词bhattacharyya distance
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- 使用改进特征选择方法从静息状态原始脑电图信号中检测慢性疼痛
本研究提出了一种自动化方法，对静息状态的原始脑电图数据进行慢性疼痛检测，提出了改进的特征选择算法 mSFFS，并通过 Bhattacharyya 距离度量和更好的可视化结果证明了其比其他基准方法更具紧凑性和更好的类分离度，将测试准确率提高到 - 面向多标签文本分类的标签依赖感知集预测网络
通过构建邻接矩阵及应用 GCN 模型对标签进行建模，从而解决多标签文本分类中标签的序列乱序问题，并利用集合预测网络同时使用句子信息和标签信息进行分类。此外，使用巴氏距离对输出概率分布进行约束，提高了召回能力。实验证明，该方法在多个数据集上表 - 结构化和非同构输出的多视角学习
本文提出了一种新的概率多视图学习算法，利用视图间的随机一致性作为正则化，该算法在结构化和非结构化问题上工作，并容易推广到部分一致情况，其中在完全一致情况下，我们的算法最小化每个视图模型之间的 Bhattacharyya 距离，并在几个平面和 - Burbea-Rao 和 Bhattacharyya 中心
本文研究了信息论中 Burbea-Rao 和 Jensen-Bregman 距离等概念之间的关系、Bhattacharyya 距离与 Burbea-Rao 距离的等价性，以及基于 Burbea-Rao 距离的质心计算方法，最后通过实验结果展