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基于一致性预测器的中医证素组合诊断模型: 1; 作者王华珍吕兵洪燕珠《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期41-45,共5页; 构建中医证素组合智能诊断模型需要特殊的域预测分类器而非传统的点预测分类器.引入一致性预测器(conformal predictor,CP),以算法随机性水平值为证素的重要性度量,以算法风险水平为阈值进行域预测输出,以中医慢性疲劳样本集为研究对象... 展开更多; 关键词一致性预测器证素中医慢性疲劳; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于一致性预测器的卷烟牌号的鉴别研究: 2; 作者李鑫鑫丁香乾张磊《现代电子技术》 2012年第10期97-99,共3页; 目前对于卷烟牌号的鉴别多应用一些传统分类算法,这些传统算法用于归纳一个通用规则的训练样本数据较少,造成分类模型的准确度较低,且预测结果没有置信度衡量,在高风险领域的应用不足。针对传统分类算法的局限性,提出了基于转导推理的... 展开更多; 关键词近红外一致性预测器卷烟牌号鉴别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于主动半监督深度学习的归纳一致性预测算法及其应用被引量：2: 3; 作者李国强龚宁《高技术通讯》 CAS 2021年第5期500-508,共9页; 在图像分类中,图像标签的获取是昂贵的和费时的。为了减少标注成本,提出了一种主动半监督深度学习的归纳一致性预测算法(ICP-ASSDL),该算法使用一种新颖的奇异值度量来产生可靠的置信度。ICP-ASSDL用4个标准(信息质量、边缘抽样、多样... 展开更多; 关键词主动学习半监督学习图像分类一致性预测器深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型被引量：2: 4; 作者吴能光王华珍 +3 位作者许晓泓刘俊龙何霆吴谨准《计算机应用与软件》北大核心 2019年第7期177-182,191,共7页; 针对胸片的多标记预测集缺少可校准性的缺陷,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与归纳一致性预测器(Inductive Conformal Prediction,ICP)的多标记胸片置信诊断模型MLICP-CNN。该模型将学习数据划分为训练... 展开更多; 关键词多标记学习归纳一致性预测器卷积神经网络 X线胸片诊断置信预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于一致性预测器的中医证素组合诊断模型: 1; 作者王华珍吕兵洪燕珠; 机构华侨大学计算机科学与技术学院厦门大学医学院; 出处《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期41-45,共5页; 基金福建省自然科学基金(2012J01274) 华侨大学高层次人才科研项目(09BS515); 文摘构建中医证素组合智能诊断模型需要特殊的域预测分类器而非传统的点预测分类器.引入一致性预测器(conformal predictor,CP),以算法随机性水平值为证素的重要性度量,以算法风险水平为阈值进行域预测输出,以中医慢性疲劳样本集为研究对象,随机森林(random forest,RF)等传统机器学习算法被嵌入到CP框架中计算样本奇异值.实验结果表明,CP-RF模型不仅拟合率比其他域预测分类器高,还对阈值具有很好的鲁棒性,克服了阈值对预测域的波动性,解决了中医多证素组合诊断关键的技术难题之一,同时CP-RF模型的预测域错误率能够被算法风险水平阈值所校准,表明其阈值具有明确的统计意义和可解释性,能够被中医医生所接受.; 关键词一致性预测器证素中医慢性疲劳; Keywords conformal predictor syndrome differentiation traditional Chinese medicine(TCM) chronic fatigue; 分类号 TP277 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于一致性预测器的卷烟牌号的鉴别研究: 2; 作者李鑫鑫丁香乾张磊; 机构中国海洋大学信息科学与工程学院中国海洋大学新星计算机工程中心; 出处《现代电子技术》 2012年第10期97-99,共3页; 文摘目前对于卷烟牌号的鉴别多应用一些传统分类算法,这些传统算法用于归纳一个通用规则的训练样本数据较少,造成分类模型的准确度较低,且预测结果没有置信度衡量,在高风险领域的应用不足。针对传统分类算法的局限性,提出了基于转导推理的一致性预测算法。通过探索待测数据和样本序列之间的内在联系,运用Kolmogorov算法的随机性理论建立一种置信度机制,并应用随机性检测函数对置信度进行估算,这样可以很好地对烟叶和成品卷烟进行定性判别和分类。; 关键词近红外一致性预测器卷烟牌号鉴别; Keywords near infrared consistent predictor cigarette brand discrimination; 分类号 TN911-34 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于主动半监督深度学习的归纳一致性预测算法及其应用被引量：2: 3; 作者李国强龚宁; 机构燕山大学工业计算机控制工程河北省重点实验室; 出处《高技术通讯》 CAS 2021年第5期500-508,共9页; 基金国家自然科学基金(61403331) 河北省高等学校优秀青年人才计划(BJ2017033)资助项目。; 文摘在图像分类中,图像标签的获取是昂贵的和费时的。为了减少标注成本,提出了一种主动半监督深度学习的归纳一致性预测算法(ICP-ASSDL),该算法使用一种新颖的奇异值度量来产生可靠的置信度。ICP-ASSDL用4个标准(信息质量、边缘抽样、多样性和面向类别度量)从未标记池中选取实例来提高分类性能。面向类别度量采用蒙德里安一致性预测算法来减弱非平衡问题的影响。最后通过4个图像数据集(MNIST、FashionMNIST、SVHN和CIFAR10)进行了实验,实验结果表明,相对于其他方法,本文所提出的方法在只有少量标签样本的情况下,可以获得更高的分类精度。; 关键词主动学习半监督学习图像分类一致性预测器深度学习; Keywords active learning semi-supervised learning image classification conformal prediction deep learning; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型被引量：2: 4; 作者吴能光王华珍许晓泓刘俊龙何霆吴谨准; 机构华侨大学计算机科学与技术学院厦门大学附属第一医院儿科; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2019年第7期177-182,191,共7页; 基金国家自然科学基金面上项目(61673186) 福建省自然科学基金面上项目(2012J01274); 文摘针对胸片的多标记预测集缺少可校准性的缺陷,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与归纳一致性预测器(Inductive Conformal Prediction,ICP)的多标记胸片置信诊断模型MLICP-CNN。该模型将学习数据划分为训练集和校准集,通过使用CNN从训练集中学习出规则D。基于规则D和校准集使用算法随机性对被测数据进行置信预测,即为每个被测数据提供附带置信度的多标记预测集。在对Chest X-ray14胸片数据集的实验结果表明,该模型在临床常用的95%置信度下,模型准确率为95%,体现了置信度评估的恰好可校准性。在CNN架构为Resenet50并采用LS-MLICP为奇异值映射函数下,模型性能最好,其确定预测率为96.43%,理想预测率为92.31%。另外,CNN架构对预测效率的影响程度远远小于奇异值映射函数。; 关键词多标记学习归纳一致性预测器卷积神经网络 X线胸片诊断置信预测; Keywords Multi-label learning Inductive conformal predictor Convolutional neural network Chest X-ray diagnosis Confidence prediction; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于一致性预测器的中医证素组合诊断模型	王华珍吕兵洪燕珠	《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心	2014	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于一致性预测器的卷烟牌号的鉴别研究	李鑫鑫丁香乾张磊	《现代电子技术》	2012	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于主动半监督深度学习的归纳一致性预测算法及其应用	李国强龚宁	《高技术通讯》 CAS	2021	2	在线阅读下载PDF 职称材料
4	MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型	吴能光王华珍许晓泓刘俊龙何霆吴谨准	《计算机应用与软件》北大核心	2019	2	在线阅读下载PDF 职称材料