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MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型 被引量:2
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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... 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。 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
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西方科学研究方法应用的本土化逻辑——以《谈天》为考察样本
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作者 陆群峰 任昱霖 《河南师范大学学报(哲学社会科学版)》 CSSCI 北大核心 2023年第5期20-25,共6页
《谈天》蕴含着四种科学方法。“细测屡测”方法的主要特征是坚持数学精确性、反复观测和不断试错的方法论原则。“归纳一致”是指从两个不同事实类出发的“归纳链”应导致同一结论,其关键是保持理论各部分的相互支持。“假说方法”则... 《谈天》蕴含着四种科学方法。“细测屡测”方法的主要特征是坚持数学精确性、反复观测和不断试错的方法论原则。“归纳一致”是指从两个不同事实类出发的“归纳链”应导致同一结论,其关键是保持理论各部分的相互支持。“假说方法”则是通过提出大胆猜测,从而建立先前没有联系的事实之间的相互关系,而假说的真理性是由归纳一致来保证的。“苟求其故”是基于某些基本原理对产生某种现象的原因做出解释的科学方法,它类似于西方寻求因果联系的方法。《谈天》在推进西方科学方法本土化方面起到了重要作用。 展开更多
关键词 《谈天》 细测屡测 归纳一致 假说方法 苟求其故
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