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研究论文

通过概率混合模型检测脑功能网络中自组织联合的自适应骨架方法

出版:2021年5月10日出版历史
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摘要

从功能网络中检测自组织联盟是揭示大脑功能机制的最重要方法之一。确定这些数据会在规模不平衡、异常值和硬示例方面带来众所周知的技术挑战。在本文中,我们提出了一种新的自适应骨架方法,通过基于概率混合模型的近似方法来检测联盟。网络中的节点以鲁棒性为特征k个-有序完备子图(k个-集团)作为重要的子结构。这个k个-集团枚举算法快速枚举所有k个-以并行方式为给定网络创建集团。然后,从最大值-派系缩小到最小值-集团,每个订单k个,分层嵌入到概率混合模型中。它们通过不同的顺序自动适应大脑功能网络中联盟的相应结构密度k个所有派系被合并并演化为鲁棒骨架,通过消除异常值和分离重叠来维持每个不平衡联盟。我们称之为k个-CLIque合并进化(CLIME)算法。实验结果表明,所提方法对密度变化和联盟混合具有鲁棒性,能够有效检测真实脑功能网络中的联盟。我们的方法揭示了联盟中感兴趣区域之间存在潜在的认知功能关系,这表明该方法可以有效地应用于神经科学研究。

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索引术语

  1. 通过概率混合模型检测脑功能网络中自组织联合的自适应骨架方法

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          从数据中发现知识的封面图像ACM事务
          ACM数据知识发现事务 第15卷第5期
          2021年10月
          508页
          国际标准编号:1556-4681年
          EISSN公司:1556-472倍
          DOI(操作界面):2014年10月14日/3461317
          期刊目录

          版权所有©2021 ACM

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          出版商

          计算机协会

          美国纽约州纽约市

          出版历史

          • 出版:2021年5月10日
          • 认可的:2021年1月1日
          • 修订过的:2020年10月1日
          • 收到:2020年3月1日
          发布于tkdd公司第15卷第5期

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