癫痫准确分型对诊疗至关重要，但依赖专家易延误。本研究基于 575 例患者 EEG 等数据，采用 MLP、Random Forest、SVM 等模型，结合 SMOTE 数据增强和 Optuna 调参，构建集成模型。结果显示集成模型分类准确率达 98%，为临床提供可靠决策支持。 癫痫是一种常见的神经 ...

本研究针对暴雨灾害损失评估的复杂性问题，创新性地构建了包含MLP、Random Forest、CatBoost、LightGBM和XGBoost五种机器学习模型的评估框架。基于461条灾害记录和多维指标体系，研究发现XGBoost模型表现最优（准确率0.8345），揭示短时强降雨是主要致灾因子，而人口 ...