谢娟英：修订间差异
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《Extending Twin Support Vector Machine Classifier for Multi-Category Classification Problems》：这篇论文发表在《Intelligent Data | 《Extending Twin Support Vector Machine Classifier for Multi-Category Classification Problems》：这篇论文发表在《Intelligent Data Analysis》期刊上，谢娟英等人提出了一种扩展的双支持向量机分类器，用于解决多类别分类问题。 | ||
《基于特征子集区分度与支持向量机的特征选择算法》：该论文发表在《计算机学报》上，谢娟英等人提出了一种基于特征子集区分度和支持向量机的特征选择算法，用于提高分类器的性能。 | |||
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《一种新的特征评价方法在红斑鳞状皮肤病诊断中的应用》：该论文发表在《中国生物医学工程学报》上，谢娟英等人提出了一种新的特征评价方法，并应用于红斑鳞状皮肤病的诊断中。 | |||
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《基于样本空间分布密度的改进次胜者受罚竞争学习算法》：该论文发表在《计算机应用》上，谢娟英等人提出了一种基于样本空间分布密度的改进次胜者受罚竞争学习算法。 | |||
《基于特征选择与集成学习的结肠癌基因表达数据分析》：这篇论文发表在《中国科学: | 《基于特征选择与集成学习的结肠癌基因表达数据分析》：这篇论文发表在《中国科学:信息科学》期刊上，谢娟英等人提出了一种基于特征选择与集成学习的结肠癌基因表达数据分析方法。 | ||
2025年9月23日 (二) 17:15的最新版本
性别
女
工作单位
陕西师范大学计算机科学学院
职称/职务
教授
主要研究方向
机器学习、数据挖掘、生物医学大数据分析、智能信息处理、模式识别
工作年限（从事该领域研究的起始时间）
32年（起始：1993）
论文著作
《Extending Twin Support Vector Machine Classifier for Multi-Category Classification Problems》：这篇论文发表在《Intelligent Data Analysis》期刊上，谢娟英等人提出了一种扩展的双支持向量机分类器，用于解决多类别分类问题。
《基于特征子集区分度与支持向量机的特征选择算法》：该论文发表在《计算机学报》上，谢娟英等人提出了一种基于特征子集区分度和支持向量机的特征选择算法，用于提高分类器的性能。
《Two-stage hybrid feature selection algorithms for diagnosing erythemato-squamous diseases》：这篇论文发表在《Health Information Science and Systems》期刊上，谢娟英等人提出了一种两阶段的混合特征选择算法，用于红斑鳞状皮肤病的诊断。
《一种新的特征评价方法在红斑鳞状皮肤病诊断中的应用》：该论文发表在《中国生物医学工程学报》上，谢娟英等人提出了一种新的特征评价方法，并应用于红斑鳞状皮肤病的诊断中。
《Novel hybrid feature selection algorithms for diagnosing erythemato-squamous diseases》：这篇论文发表在《Lecture Notes in Computer Science》上，谢娟英等人提出了一种新的混合特征选择算法，用于红斑鳞状皮肤病的诊断。
《基于样本空间分布密度的改进次胜者受罚竞争学习算法》：该论文发表在《计算机应用》上，谢娟英等人提出了一种基于样本空间分布密度的改进次胜者受罚竞争学习算法。
《基于特征选择与集成学习的结肠癌基因表达数据分析》：这篇论文发表在《中国科学:信息科学》期刊上，谢娟英等人提出了一种基于特征选择与集成学习的结肠癌基因表达数据分析方法。
