-
题名基于多元图形特征融合原理的降维方法研究
被引量：4
- 1
-
-
作者
孟辉
洪文学
宋佳霖
王立强
-
机构
燕山大学电气工程学院
燕山大学车辆与能源学院
-
出处
《燕山大学学报》
CAS
2008年第5期445-450,共6页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60474065
60671025)
+1 种基金
博士点基金资助项目(20040216007)
河北省自然科学基金资助项目(A1217)
-
文摘
降维是将高维模式映射到低维子空间的过程。在降维后的低维子空间进行分类往往能得到更好的效果。本文以高维数据为研究对象,采用多元描述图对高维数据进行可视化表达,采用多元图图形特征融合的方法对高维数据进行降维,用近邻分类器进行分类效果评价。与Fisher线性判别及其他一些常用非线性降维方法相比,本文所提方法在数据的可视化以及分类精度等方面均有较好效果。
-
关键词
降维
多元图形特征融合
雷达图
-
Keywords
dimensionality reduction
multivariate graphical feature fusion
star plot
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于可视化图形特征融合的蛋白质组学质谱数据分析
被引量：3
- 2
-
-
作者
孟辉
洪文学
宋佳霖
王立强
-
机构
燕山大学电气工程学院
燕山大学车辆与能源学院
-
出处
《燕山大学学报》
CAS
2008年第5期451-456,共6页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(60474065
60671025)
河北省自然科学基金资助项目(A1217)
-
文摘
近年来,对蛋白质组学质谱数据进行模式识别成为癌症诊断的一种新方法,由此发现的新生物标记物已经成功用于多种重大疾病的早期预测。这种方法的两个难点是:如何提取能够明显区分不同类别的特征,如何有效处理谱数据中大量的特征。本文提出基于多元图形特征融合的方法对蛋白质组学质谱高维数据进行可视化降维处理。在对质谱数据进行必要的预处理后,选择部分原始特征并将其映射到多元图表示域。通过多层递阶图形特征选择与提取得到最终的多元图癌症诊断模板。采用国际公开卵巢癌高通量数据集进行验证,得到了较好的分类效果。
-
关键词
蛋白质组学质谱数据
癌症诊断
预处理
多元图形特征融合
-
Keywords
protein mass spectra
cancer diagnosis
preprocessing
multivariate graphical feature fusion
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
-
题名基于注意力机制多特征融合的视网膜病变分级算法
被引量：6
- 3
-
-
作者
梁礼明
董信
李仁杰
何安军
-
机构
江西理工大学电气工程与自动化学院
-
出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期98-109,共12页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(51365017,6146301)
江西省自然科学基金资助项目(20192BAB205084)。
-
文摘
糖尿病视网膜病变(Diabetic Retinopathy,DR)是糖尿病的一个常见的急性阶段,可引起视网膜的视功能异常。针对视网膜眼底图像病灶区域识别困难以及分级效率不高等问题,本文提出一种基于注意力机制多特征融合的算法来对DR进行诊断分级。首先对输入的图像采用高斯滤波等形态学预处理来提升眼底图像特征对比度;然后用ResNeSt50残差网络作为模型的骨干,引入多尺度特征增强模块对视网膜病变图像病变区域进行特征增强,提高分级准确率;再后利用图形特征融合模块对主干输出的特征增强后的局部特征进行信息融合;最后采用中心损失和焦点损失组合的加权损失函数进一步提升分类效果。在印度糖尿病视网膜病变(IDRID)数据集中灵敏度和特异性分别为95.65%和91.17%,二次加权一致性检验系数为90.38%。在Kaggle比赛数据集中准确率为84.41%,受试者工作特征曲线下的面积为90.36%。仿真实验表明,本文算法在糖尿病视网膜病变分级中具有一定的应用价值。
-
关键词
视网膜病变分级
多尺度特征
注意力机制
图形特征融合
-
Keywords
retinopathy grade
multiscale features
attention mechanism
graphic feature fusion
-
分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
-
