【摘 要】
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针对功能性磁共振成像（fMRI）数据高维小样本特性给分类模型带来的过拟合问题，文中基于Softmax回归提出结合L2正则与L1正则的全脑fMRI数据特征选择框架．首先，基于大脑认知的特点，将
【机 构】
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北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室,首都医科大学宣武医院
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针对功能性磁共振成像（fMRI）数据高维小样本特性给分类模型带来的过拟合问题，文中基于Softmax回归提出结合L2正则与L1正则的全脑fMRI数据特征选择框架．首先，基于大脑认知的特点，将全脑分成感兴趣区域和非感兴趣区域．然后，使用可以缩小权值系数的L2正则对感兴趣区域建模以选出感兴趣区域的全部体素，使用具有稀疏作用的L1正则对非感兴趣区域建模以选出非感兴趣区域中的激活体素．最后，结合感兴趣区域和非感兴趣区域的体素构成全脑fMRI数据的正则化Softmax回归模型．在Haxby数据集上的实验表明，L2与
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