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人工神经网络与Kolmogorov-Arnold网络在分类脑电图阿尔茨海默数据中的全面比较
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种基于脑电图信号的神经退行性疾病诊断框架MACS，具有卓越性能。该研究为将MACS技术应用于其他数据分析领域提供了新思路。
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关键要点
- 本研究提出了一种基于脑电图信号的神经退行性疾病诊断框架MACS。
- 该框架解决了脑信号诊断中的数据异质性和标注不可靠性问题。
- MACS通过来自四个中心的脑电图信号进行神经退行性疾病的诊断。
- 实验结果显示，MACS在跨中心和小样本的脑疾病诊断中表现优越。
- 研究为将MACS技术扩展到其他数据分析领域提供了新思路。
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