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用于阿尔茨海默症分类的模糊逻辑特征选择和异质集成学习方法
被引量：
2
1
作者
韩亮
杨婷
+1 位作者
蒲秀娟
黄谦
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期3319-3326,共8页
阿尔茨海默症(AD)分类有助于在AD早期阶段及时采取针对性的治疗和干预措施,对降低老年群体的AD发病率和延缓AD疾病进展具有重要意义。该文提出一种改进的高斯模糊逻辑特征选择方法,首先采用互信息量和方差齐性分析两种方法给出特征重要...
阿尔茨海默症(AD)分类有助于在AD早期阶段及时采取针对性的治疗和干预措施,对降低老年群体的AD发病率和延缓AD疾病进展具有重要意义。该文提出一种改进的高斯模糊逻辑特征选择方法,首先采用互信息量和方差齐性分析两种方法给出特征重要性评分并分别进行归一化,然后使用改进的高斯模糊逻辑方法对其加权得到最终的特征重要性评分,最后依据特征重要性评分选取特征。该文还使用逻辑回归、随机森林、LightGBM、支持向量机和深度前馈网络作为初级分类器,多项式朴素贝叶斯分类器作为次级分类器,构建异质集成分类器,利用选取的特征进行AD分类。在TADPOLE数据集上进行实验,实验结果证实了所提特征选择方法是有效的,且采用所提特征选择方法,基于多项式朴素贝叶斯的异质集成分类器在AD分类上的性能要优于传统分类器。
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关键词
阿尔茨海默症
模糊逻辑
特征选择
多项式朴素贝叶斯
异质集成分类器
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职称材料
适用于中国外语学习者的英文作文全自动集成评分算法
被引量：
9
2
作者
李霞
刘建达
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013年第5期100-106,共7页
中国英语学习者人数众多,迫切需要针对中国学生特点的、有效适用于大规模英文作文数据的全自动评分算法,以解决中国现有英语教学和大规模英语考试中英文作文批改量大和难度大的瓶颈问题。该文提出了一种能够有效识别中国英语学习者写作...
中国英语学习者人数众多,迫切需要针对中国学生特点的、有效适用于大规模英文作文数据的全自动评分算法,以解决中国现有英语教学和大规模英语考试中英文作文批改量大和难度大的瓶颈问题。该文提出了一种能够有效识别中国英语学习者写作特点并能自动识别特征维数的特征选择方法,并在此基础上提出了适用于不平衡分布数据的集成分类评分算法。对来自中国英语学习者语料库中大学英语四、六级不同主题下的1 115篇作文的分类结果显示,该文提出的算法比传统的分类评分算法在类内及类间平均分类准确度、召回率及F度量值上均有较大幅度的提升。
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关键词
作文自动评分
不平衡数据分类
多项式朴素贝叶斯
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职称材料
云环境下软件错误报告自动分类算法改进
3
作者
黄伟
林劼
江育娥
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期1212-1215,1221,共5页
用户提交的软件错误报告随意性大、主观性强且内容少导致自动分类正确率不高,需要花费大量人工干预时间。随着互联网的快速发展用户提交的错误报告数量也不断增加,如何在海量数据下提高其自动分类的精确度越来越受到关注。通过改进词频...
用户提交的软件错误报告随意性大、主观性强且内容少导致自动分类正确率不高,需要花费大量人工干预时间。随着互联网的快速发展用户提交的错误报告数量也不断增加,如何在海量数据下提高其自动分类的精确度越来越受到关注。通过改进词频-逆文档频率(TF-IDF),考虑到词条在类间和类内出现情况对文本分类的影响,提出一种基于软件错误报告数据集的改进多项式朴素贝叶斯算法,同时在Hadoop平台下使用MapReduce计算模型实现该算法的分布式版本。实验结果表明,改进的多项式朴素贝叶斯算法将F1值提高到71%,比原算法提高了27个百分点,同时在海量数据下可以通过拓展节点的方式缩短运行时间,有较好的执行效率。
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关键词
多项式朴素贝叶斯
错误报告
文本自动分类
词频-逆文档频率
云计算
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职称材料
题名
用于阿尔茨海默症分类的模糊逻辑特征选择和异质集成学习方法
被引量：
2
1
作者
韩亮
杨婷
蒲秀娟
黄谦
机构
重庆大学微电子与通信工程学院
生物感知与智能信息处理重庆市重点实验室
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第11期3319-3326,共8页
基金
重庆市自然科学基金(cstc2016jcyjA0376)。
文摘
阿尔茨海默症(AD)分类有助于在AD早期阶段及时采取针对性的治疗和干预措施,对降低老年群体的AD发病率和延缓AD疾病进展具有重要意义。该文提出一种改进的高斯模糊逻辑特征选择方法,首先采用互信息量和方差齐性分析两种方法给出特征重要性评分并分别进行归一化,然后使用改进的高斯模糊逻辑方法对其加权得到最终的特征重要性评分,最后依据特征重要性评分选取特征。该文还使用逻辑回归、随机森林、LightGBM、支持向量机和深度前馈网络作为初级分类器,多项式朴素贝叶斯分类器作为次级分类器,构建异质集成分类器,利用选取的特征进行AD分类。在TADPOLE数据集上进行实验,实验结果证实了所提特征选择方法是有效的,且采用所提特征选择方法,基于多项式朴素贝叶斯的异质集成分类器在AD分类上的性能要优于传统分类器。
关键词
阿尔茨海默症
模糊逻辑
特征选择
多项式朴素贝叶斯
异质集成分类器
Keywords
Alzheimer’s Disease(AD)
Fuzzy logic
Feature selection
Multinomial naive Bayes
Heterogeneous ensemble classifier
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
适用于中国外语学习者的英文作文全自动集成评分算法
被引量：
9
2
作者
李霞
刘建达
机构
广东外语外贸大学思科信息学院
广东外语外贸大学外国语言学及应用语言学研究中心
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013年第5期100-106,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(61070061)
教育部人文社科重点研究基地资助项目(11JJD740012)
+1 种基金
广东省高层次人才资助项目(粤教师函[2010]79号)
广东外语外贸大学研究生科研创新资助项目
文摘
中国英语学习者人数众多,迫切需要针对中国学生特点的、有效适用于大规模英文作文数据的全自动评分算法,以解决中国现有英语教学和大规模英语考试中英文作文批改量大和难度大的瓶颈问题。该文提出了一种能够有效识别中国英语学习者写作特点并能自动识别特征维数的特征选择方法,并在此基础上提出了适用于不平衡分布数据的集成分类评分算法。对来自中国英语学习者语料库中大学英语四、六级不同主题下的1 115篇作文的分类结果显示,该文提出的算法比传统的分类评分算法在类内及类间平均分类准确度、召回率及F度量值上均有较大幅度的提升。
关键词
作文自动评分
不平衡数据分类
多项式朴素贝叶斯
Keywords
essay automatic scoring
unbalanced data classification
multinorminal nave bayes
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
云环境下软件错误报告自动分类算法改进
3
作者
黄伟
林劼
江育娥
机构
福建师范大学软件学院
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016年第5期1212-1215,1221,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(61472082)
福建省自然科学基金资助项目(2014J01220)~~
文摘
用户提交的软件错误报告随意性大、主观性强且内容少导致自动分类正确率不高,需要花费大量人工干预时间。随着互联网的快速发展用户提交的错误报告数量也不断增加,如何在海量数据下提高其自动分类的精确度越来越受到关注。通过改进词频-逆文档频率(TF-IDF),考虑到词条在类间和类内出现情况对文本分类的影响,提出一种基于软件错误报告数据集的改进多项式朴素贝叶斯算法,同时在Hadoop平台下使用MapReduce计算模型实现该算法的分布式版本。实验结果表明,改进的多项式朴素贝叶斯算法将F1值提高到71%,比原算法提高了27个百分点,同时在海量数据下可以通过拓展节点的方式缩短运行时间,有较好的执行效率。
关键词
多项式朴素贝叶斯
错误报告
文本自动分类
词频-逆文档频率
云计算
Keywords
Naive Bayes of polynomials
bug report
text automatic classification
Term Frequency-Inverse Document Frequency（TF-IDF）
cloud computing
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
用于阿尔茨海默症分类的模糊逻辑特征选择和异质集成学习方法
韩亮
杨婷
蒲秀娟
黄谦
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
适用于中国外语学习者的英文作文全自动集成评分算法
李霞
刘建达
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2013
9
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
云环境下软件错误报告自动分类算法改进
黄伟
林劼
江育娥
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2016
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
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