【摘 要】
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针对人脑网络状态观测矩阵高维无特征的特点,给出了一种基于深度自动编码器（DAE）的降维算法。利用深度学习网络,将高维的人脑网络空间表达映射到低维的本质特征空间中,为进一步
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南警官学院信息网络安全学院
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针对人脑网络状态观测矩阵高维无特征的特点,给出了一种基于深度自动编码器（DAE）的降维算法。利用深度学习网络,将高维的人脑网络空间表达映射到低维的本质特征空间中,为进一步提炼脑网络的动态性能提供了基础。实验结果证明：应用该方法可以达到有效的降维效果,且降维后脑网络状态通过自组织特征映射聚类具有一定的规律性,从而为脑网络的动态特性研究提供了基础。
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