تخطي إلى التنقل الرئيسي
تخطي إلى البحث
تخطي إلى المحتوى الرئيسي
الصفحة الرئيسية
المساعدة والأسئلة الشائعة
يفتح الرابط في علامة تبويب جديدة
English
עברית
العربية
ابحث عن في المحتوى
الصفحة الرئيسية
الملفات الشخصية
الوحدات البحثية
المعدات
نتاج البحث
الجوائز
أنشطة
الصحافة / وسائل الإعلام
Comparative analysis of ROCKET-driven and classic EEG features in predicting attachment styles
Dor Mizrahi
,
Ilan Laufer
,
Inon Zuckerman
Department of Industrial Engineering and Management
نتاج البحث
:
نشر في مجلة
›
مقالة
›
مراجعة النظراء
8
اقتباسات (Scopus)
معاينة
بصمة
بصمة
أدرس بدقة موضوعات البحث “Comparative analysis of ROCKET-driven and classic EEG features in predicting attachment styles'. فهما يشكلان معًا بصمة فريدة.
فرز حسب
الوزن
أبجديًا
Keyphrases
Artificial Intelligence Algorithm
16%
Attachment Style
100%
Attachment Tendencies
16%
Classification Accuracy
16%
Comparative Analysis
100%
ECR-RS
16%
EEG Data
16%
EEG Features
100%
Engineering Students
16%
Failure Feedback
16%
Feature Selection
16%
Flanker Task
16%
Insecure Attachment
66%
Multiple Metrics
16%
Predictive Ability
16%
Psychological Assessment
16%
Rocket
100%
Superior Performance
16%
True Positive Rate
50%
Visual Representation
16%
Xgboost Machine Learning Algorithm
16%
Computer Science
Artificial Intelligence
66%
Classification Accuracy
33%
Comparative Analysis
100%
Engineering Student
33%
Extreme Gradient Boosting
33%
Feature Extraction
33%
Feature Selection
33%
Insecure Attachment
100%
Machine Learning Algorithm
33%
Scientific Literature
33%
Secure Attachment
33%
Superior Performance
33%
True Positive Rate
100%
Visual Representation
33%