一个混合迁移学习辅助的决策支持系统，用于精确预测阿尔茨海默痠

 原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。

我们的研究通过识别四个不同的预测 AD 的类别，以高加权准确度 98.91% 的方式，有助于更全面地了解和检测该疾病。本研究提出了一种独特的策略，通过在不平衡数据集分类问题中组合集成平均模型和五个不同的迁移学习模型，改善了准确性。EfficientNetB0+Resnet152 和 InceptionV3+EfficientNetB0+Resnet50...

该研究提出了一种独特的策略，通过组合集成平均模型和五个不同的迁移学习模型，改善了不平衡数据集分类问题的准确性。研究识别了四个不同的预测 AD 的类别，以高加权准确度 98.91% 的方式，有助于更全面地了解和检测该疾病。

AD 不平衡数据集 分类问题 迁移学习 集成平均模型
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