{“id”：“https://openalex.org/W2625006908“，”doi“：”https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.05.063“，”title“：”使用人工神经网络从人体测量和实验室测量中预测体脂百分比“，”display_name“：”用人工神经网络通过人体测量和实验测量预测体脂百分数“，”publication_year“：2018，”publiation_date“：”2018-06-01“，”ids“：{”openalex“：”https://openalex.org/W2625006908“，”doi“：”https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.05.063“，”mag“：”2625006908“}，”language“：”en“，”primary_location“：{”is_oa“：false，”landing_page_url“：”https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.05.063“，”pdf_url“：空，”源“：{”id“：”https://openalex.org/S140556538“，”display_name“：”Applied Soft Computing“，”issn_l“：”1568-4946“，”isn“：[”1568-49“，”1872-9681“]，”is_oa“：false，”is_ in_doaj“：false，”is_core“：true，”host_organization“：”https://openalex.org/P4310320990“，”“host_organization_name”：“Elsevier BV”，“host_organization_lineage”：[“https://openalex.org/P4310320990“]，”host_organization_lineage_names“：[”Elsevier BV“]，”type“：”journal“｝，”license“：null，”license_id“：null，”version“：null，”is_accepted“：false，”is_published“：false｝，”type“：”article“，”type_crossref“：”journal article“，”indexed_in“：[”crossref“]，”open_access“：｛”is_oa“：false，”oa_status“：”closed“，”oa_url“：null，”any_repository_has_fulltext“：false｝，”authorships“：[{”author_position“：”first“，”author“：{”id“：”https://openalex.org/A5019524154“，”display_name“：”Tam\u00e1s Ferenci“，”orcid“：”https://orcid.org/0000-0001-6791-3080}，“机构”：[{“id”：https://openalex.org/I103356709“，”display_name“：”\u00d3buda University“，”err“：”https://ror.org/00ax71d21“，”country_code“：”HU“，”type“：“教育”，”世系“：[”https://openalex.org/I103356709“]}]，”国家“：[”HU“]，”is_corresponding“：false，”raw_author_name“：”Tam\u00e1s Ferenci“，”raw _affiliation_strings“：[“匈牙利布达佩斯大学生理控制研究中心，H-1034，B\u00e 9csi\u00fat 96b”]，”从属关系“：[{”raw _affiliation_string“：”匈牙利布达佩斯布达大学生理控制研究中心，H-1034，B\u00e9csi\u00fat 96b”，“institute_ids”：[https://openalex.org/I103356709“]}]}，{”author_position“：”last“，”author“：{”id“：”https://openalex.org/A5021051122“，”display_name“：”Levente Kov\u00e1cs“，”orcid“：”https://orcid.org/0000-0002-3188-0800}，“机构”：[{“id”：https://openalex.org/I103356709“，”display_name“：”\u00d3buda University“，”err“：”https://ror.org/00ax71d21“，”country_code“：”HU“，”type“：“教育”，”世系“：[”https://openalex.org/I103356709“]}]，”国家“：[”HU“]，”is_corresponding“：true，”raw_author_name“：”Levente Kov\u00e1cs“，”raw _affiliation_strings“：[“匈牙利布达佩斯大学生理控制研究中心，H-1034，B\u00e 9csi\u00fat 96b”]，”afliations“：[{”raw _affiliation_string“：”匈牙利布达佩斯布达大学生理控制研究中心，H-1034，B\u00e9csi\u00fat 96b”，“institute_ids”：[https://openalex.org/I103356709“]}]}]，”institution_assertions“：[]，”countries_distiction_count“：1，”institutions_disticent_count”：1，“corresponding_author_ids”：[“https://openalex.org/A5021051122“]，”对应的机构ID“：[”https://openalex.org/I103356709“]，”apc_list“：{”value“：3350，”currency“：”USD“，”value_USD“：33500，”provenance“：”doaj“}，”apc _pay“：null，”fwci“：2.451，”has_fulltext“：true，”fulltext_origin“：”ngrams“，”cited_by_count“：28，”citation_normalized_percentile“：{”value ed_by_percentile_year“：{”最小“：93，”最大“：94}，”书目“：{”volume“：”67“，”issue“：null，”first_page“：”834“，”last_page“：“839”}，”is_retracted“：false，”is_paratext“：false，”primary_topic“：{”id“：”https://openalex.org/T12279“，”display_name“：”身体成分评估与分析“，”score“：0.9978，”subfield“：{”id“：”https://openalex.org/subfields/2737“，”display_name“：”生理学“}，”字段“：{”id“：”https://openalex.org/fields/27“，”display_name“：”Medicine“}，”domain“：{”id“：”https://openalex.org/domains/4“，”display_name“：”Health Sciences“}}，”topics“：[{”id“：”https://openalex.org/T12279“，”display_name“：”身体成分评估与分析“，”score“：0.9978，”subfield“：{”id“：”https://openalex.org/subfields/2737“，”display_name“：”生理学“}，”字段“：{”id“：”https://openalex.org/fields/27“，”display_name“：”Medicine“}，”domain“：{”id“：”https://openalex.org/domains/4“，”“display_name”：“健康科学”}}，{”id“：”https://openalex.org/T10866“，”“display_name”：“地中海饮食在健康结果中的作用”，“score”：0.9807，“subfield”：{“id”：“https://openalex.org/subfields/2739“，”display_name“：”公共卫生、环境和职业卫生“}，”字段“：{”id“：”https://openalex.org/fields/27“，”display_name“：”Medicine“}，”domain“：{”id“：”https://openalex.org/domains/4“，”“display_name”：“健康科学”}}，{”id“：”https://openalex.org/T10010“，”display_name“：”全球肥胖和超重研究趋势“，”score“：0.9409，”subfield“：{”id“：”https://openalex.org/subfields/2739“，”display_name“：”公共卫生、环境和职业卫生“}，”字段“：{”id“：”https://openalex.org/fields/27“，”display_name“：”Medicine“}，”domain“：{”id“：”https://openalex.org/domains/4“，”display_name“：”Health Sciences“｝｝]，”keywords“：[｛”id“：”https://openalex.org/keywords/body-fat-percentage网站“，”display_name“：”体脂百分比“，”score“：0.64401}，{”id“：”https://openalex.org/keywords/feedforward-neural-network网站“，”display_name“：”前馈神经网络“，”score“：0.6239984}，{”id“：”https://openalex.org/keywords/body-mass-index网站“，”display_name“：”体重指数“，”score“：0.523749}，{”id“：”https://openalex.org/keywords/肥胖“，”display_name“：”肥胖症“，”score“：0.513467}，{”id“：”https://openalex.org/keywords/overgage网址“，”display_name“：”超重“，”score“：0.508513｝，｛”id“：”https://openalex.org/keywords/pycle“，”display_name“：”圆周“，”score“：0.47954747}]，”concepts“：[{”id“：”https://openalex.org/C2776193436，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q236232“，”display_name“：”腰围“，”level“：3，”score“：0.7192635}，{”id“：”https://openalex.org/C50644808，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q192776“，”display_name“：”人工神经网络“，”level“：2，”score“：0.70254135｝，｛”id“：”https://openalex.org/C47702885，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q5441227“，”display_name“：”前馈神经网络“，”level“：3，”score“：0.6239984}，{”id“：”https://openalex.org/C2780005051，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q797258“，”display_name“：”体脂百分比“，”level“：3，”score“：0.6207597}，{”id“：”https://openalex.org/C2780221984，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q31191“，”display_name“：”体重指数“，”level“：2，”score“：0.60802734}，{”id“：”https://openalex.org/C61427482，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q6656244“，”display_name“：”人体测量学“，”level“：2，”score“：0.6063712}，{”id“：”https://openalex.org/C12267149，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q282453“，”display_name“：”支持向量机“，”level“：2，”score“：0.6030281}，{”id“：”https://openalex.org/C139945424，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q1940696“，”display_name“：”均方误差“，”level“：2，”score“：0.60209996}，{”id“：”https://openalex.org/C48921125，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q10861030“，”display_name“：”线性回归“，”level“：2，”score“：0.5797994}，{”id“：”https://openalex.org/C83546350，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q1139051“，”display_name“：”回归“，”level“：2，”score“：0.5528672}，{”id“：”https://openalex.org/C152877465，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q208042“，”display_name“：”回归分析“，”level“：2，”score“：0.5304201}，{”id“：”https://openalex.org/C511355011，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q12174“，”display_name“：”肥胖症“，”level“：2，”score“：0.5092274}，{”id“：”https://openalex.org/C105795698，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q12483“，”display_name“：”Statistics“，”level“：1，”score“：0.50812507}，{”id“：”https://openalex.org/C41008148，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q21198“，”“display_name”“：”“计算机科学”“，”级别“：0，”分数“：0.5033733}，{”id“：”https://openalex.org/C166504685，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q843905“，”display_name“：”周长“，”level“：2，”score“：0.47954747}，{”id“：”https://openalex.org/C154945302，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q11660“，”display_name“：”人工智能“，”level“：1，”score“：0.47217125}，｛”id“：”https://openalex.org/C119857082，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q2539“，”display_name“：”机器学习“，”level“：1，”score“：0.41083315}，{”id“：”https://openalex.org/C33923547，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q395“，”display_name“：”数学“，”等级“：0，”分数“：0.3510423}，{”id“：”https://openalex.org/C71924100，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q11190“，”display_name“：”Medicine“，”level“：0，”score“：0.26607394}，{”id“：”https://openalex.org/C142724271，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q7208“，”display_name“：”病理“，”level“：1，”score“：0.07110226}，{”id“：”https://openalex.org/C12632202，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q11180“，”display_name“：”内科“，”level“：1，”score“：0.06879559}，{”id“：”https://openalex.org/C2524010，“wikidata”：https://www.wikidata.org/wiki/Q8087“，”display_name“：”Geometry“，”level“：1，”score“：0.0}]，”mesh“：[]，”locations_count“：1.”locations“：[{”is_oa“：false，”landing_page_url“：”https://doi.org/10.1016/j.asoc.2017.05.063“，”pdf_url“：空，”源“：{”id“：”https://openalex.org/S140556538“，”display_name“：”Applied Soft Computing“，”issn_l“：”1568-4946“，”isn“：[”1568-49“，”1872-9681“]，”is_oa“：false，”is_ in_doaj“：false，”is_core“：true，”host_organization“：”https://openalex.org/P4310320990“，”“host_organization_name”：“Elsevier BV”，“host_organization_lineage”：[“https://openalex.org/P4310320990“]，”host_organization_lineage_names“：[”Elsevier BV“]，“type”：“journal”}，“license”：null，“licence_id”：null，“version”：null，“is_accepted”：false，“is_published”：false}]，“best_oa_location”：nul，“sustainable_development_goals”：[{“display_name”：“Good health and welly”，“score”：0.74，“id”：“https://metadata.un.org/sdg/3“}]，”grants“：[]，”datasets“：[]，”versions“：[】，”referenced_works_count“：38，”referrenced_works“：【”https://openalex.org/W155371748","https://openalex.org/W1569512666","https://openalex.org/W1591439304","https://openalex.org/W1784053566","https://openalex.org/W1805014540","https://openalex.org/W1900820545","https://openalex.org/W1929266127","https://openalex.org/W1979146329","https://openalex.org/W1987663545网址","https://openalex.org/W1991250143","https://openalex.org/W2018503115","https://openalex.org/W2024623357","https://openalex.org/W2041830601","https://openalex.org/W2044264137","https://openalex.org/W2068047481","https://openalex.org/W2089685589","https://openalex.org/W2092903383","https://openalex.org/W2095234124","https://openalex.org/W2106690226","https://openalex.org/W2125553493","https://openalex.org/W2128999145","https://openalex.org/W2133649842","https://openalex.org/W2144233147","https://openalex.org/W2146056535","https://openalex.org/W2151172917","https://openalex.org/W2151672477","https://openalex.org/W2153329025","https://openalex.org/W2157963336","https://openalex.org/W2158226607","https://openalex.org/W2159687614","https://openalex.org/W2163710303","https://openalex.org/W2167151437","https://openalex.org/W2256588869","https://openalex.org/W2297716127","https://openalex.org/W2491082282","https://openalex.org/W2549146554","https://openalex.org/W2582743722","https://openalex.org/W4237685485“]，”related_works“：[”https://openalex.org/W3011015268","https://openalex.org/W2589565661","https://openalex.org/W2376148123","https://openalex.org/W2339020303","https://openalex.org/W2290752074","https://openalex.org/W2253220613","https://openalex.org/W2165100752","https://openalex.org/W2160592650","https://openalex.org/W1851178298","https://openalex.org/W174618977“]，”abstract_inverted_index“：｛”肥胖“：[0]，”is“：[1,26,52,60121182]，”a“：[2,27103]，”主要“：[3]，”公共“：[4]，”健康“：[5,14106]，”问题“：[6]，”有“：[7]，”迅速“：[8]，”增长“：[9]，”患病率“：[10]，”和“：[11,81,93118146159]，”严重“：[12]，”相关“：[13]，”风险“：[15]，“特征化”：[16]，“由”：[17184]，“过量”：[18]，“身体”：[19,36,49,66134]，“脂肪”：[20]，“the”：[21,35,45,5710013185]，“accurate”：[22]，“measurement”：[23,47]，“of”：[24,48,56102176]，“肥胖”：[25]，“non-平凡”：[28]，“question.”：[29]，“Widely”：[30]，“used”：[31122]，“indicators”：[32]，“such”：[33]，“as”：[34]，“mass”：[27,51]，“index”：[38]，“commery”：[39]，“糟糕”：[40]，“预测”：[41132]，“实际”：[42]，“风险”：[43]，“但是”：[44137178]，“直接”：[46]，“脂肪”：[50,67135]，“复杂”：[53]，“The”：[54]，“aim”：[55]，“present”：[58]，“research”：[59]，“to”：[61123]，“investment”：[62]，“how”：[63]，“well”：[64131]，“can”：[65130]，“percentage”：[68]，“be”：[69]，“expected”：[70]，“from”：[71]，“easymply”：[72]，“measureable”：[73]，“数据：”：[74]，“年龄”：[75]，“性别”：[76]，“体重”：[77]，“身高”：[78]，“腰围”：[79]，“周长”：[80]，“不同”：[82]，“实验室”：[83]，“结果”：[84]，“对于”：[85]，“该”：[86169187]，“结束”：[87]，“线性”：[88147]，“回归”：[89]，“前馈”：[90143]，“神经”：[91144]，“网络”：[92145]，“支持”：[94138]，“向量”：[95139]，“机器”：[96140]，“are”：[97116190]，“已应用”：[98]，“on”：[99]，“数据”：[101]，“代表”：[104]，“美国”：[105]，“调查”：[107]，“（n”：[108]，“=”：[109]，“862）”：[110]，“使用”：[111]，“成年人”：[112]，“男性”：[113]，“最佳”：[114]，“参数”：[115]，“选择”：[117]，“引导”：[119]，“验证”：[120]，“得到”：[124]，“现实”：[125]，“误差”：[126152]，“估计值”：[127]，“否“：[128]，”方法“：[129172]，”百分比“：[136]，”略微“：[141]，”表现出色“：[142]，“回归”：[148188]，“（根”：[149]，“平均值”：[150]，“平方”：[151]，“0.0988”：[153]，“\u00b1”：[154157161]，“0.00288，”：[155]，“0.108”：[156]，“.00928”：%158]，“10.107”：[160]，“0.012”：[162]，“分别为”。“：[163]，“偶数”：[164]，“this”：[165179]，“最佳”：[166]，“性能“：[167]，”表示“：[168]，”软“：[170]，”计算“：[171]，”had“：[173]，”an“：[174]，”R2“：[175]，“44%”：[177]，“轻微”：[180]，“优势”：[181]，“平衡”：[183]，“事实”：[186]，“模型”：[189]，“临床”：[191]，“可解释。”：[192]}，“cited_by_api_url”：“https://api.openalex.org/works？filter=cites:W2625006908“，”counts_by_year“：[{”年“：2024，”cited_by_count“：1}，{”年份“：2023，”ciped_by_cunt“：7}，”{“年份”：2022，“cited_by_count”：5}，“{”年度“：2021，”cited_by_count“updated_date”：“2024-09-15T15:28:30.264443”，“创建日期”：“2017-06-23”}