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特征标记依赖自编码器的多标记特征提取方法
被引量：
4
1
作者
程玉胜
李志伟
庞淑芳
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2020年第3期470-481,共12页
在多标记学习中,如何处理高维特征一直是研究难点之一,而特征提取算法可以有效解决数据特征高维性导致的分类性能降低问题。但目前已有的多标记特征提取算法很少充分利用特征信息并充分提取"特征-标记"独立信息及融合信息。...
在多标记学习中,如何处理高维特征一直是研究难点之一,而特征提取算法可以有效解决数据特征高维性导致的分类性能降低问题。但目前已有的多标记特征提取算法很少充分利用特征信息并充分提取"特征-标记"独立信息及融合信息。基于此,提出一种基于特征标记依赖自编码器的多标记特征提取方法。使用核极限学习机自编码器将原标记空间与原特征空间融合并产生重构后的新特征空间。一方面最大化希尔伯特-施密特范数以充分利用标记信息;另一方面通过主成分分析来降低特征提取过程中的信息损失,结合二者并分别提取"特征-特征"和"特征-标记"信息。通过在Yahoo多组高维多标记数据集上的对比实验表明,该算法的性能优于当前五种主要的多标记特征提取方法,验证了所提算法的有效性。
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关键词
多
标记特征提取
特征
标记
依赖度
核极限学习机
主成分分析
自编码器
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职称材料
基于ISSR分子标记的紫云英种质资源遗传多样性及结构分析
被引量：
5
2
作者
张梦
史鹏飞
+10 位作者
刘春增
李本银
丁丽
张琳
郑春风
张成兰
何春梅
施海帆
吕玉虎
常单娜
曹卫东
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期50-60,共11页
紫云英(Astragalus sinicus L.)是我国重要的稻田绿肥作物,为揭示不同地区种质资源遗传特征,本研究利用ISSR分子标记对77份紫云英种质资源进行了遗传多样性及结构分析。研究发现,77份供试紫云英种质资源遗传相似性系数为0.5677~0.8686,...
紫云英(Astragalus sinicus L.)是我国重要的稻田绿肥作物,为揭示不同地区种质资源遗传特征,本研究利用ISSR分子标记对77份紫云英种质资源进行了遗传多样性及结构分析。研究发现,77份供试紫云英种质资源遗传相似性系数为0.5677~0.8686,可划分为6个聚类。不同地区群体间分化系数为0.1363,达到极显著水平(P<0.001),其中种群间变异占比13.9%,种群内变异占比86.1%。不同ISSR引物扩增信息鉴别紫云英资源的能力存在差异,构建了以P809第3,8,9,10,12,15扩增位点以及P886第1,3,5,9,10,11扩增位点为特征的指纹图谱,能有效区分77份供试紫云英资源。以资源所在省份为单元进行群体分析,供试紫云英资源遗传结构呈现分化特征,河南-安徽-江苏-上海资源遗传结构相似,构成北方亚群;四川-广西-湖南-江西资源相似,构成西南方亚群;福建种质资源则呈现混合型特征。本研究结果可为我国紫云英种质资源的科学利用及新品种选育提供依据。
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关键词
紫云英
种质资源
遗传关系
标记特征提取
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职称材料
题名
特征标记依赖自编码器的多标记特征提取方法
被引量：
4
1
作者
程玉胜
李志伟
庞淑芳
机构
安庆师范大学计算机与信息学院
安徽省高校智能感知与计算重点实验室
出处
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2020年第3期470-481,共12页
基金
安庆师范大学科研创新团队项目
安徽省高校智能感知与计算重点实验室项目~~
文摘
在多标记学习中,如何处理高维特征一直是研究难点之一,而特征提取算法可以有效解决数据特征高维性导致的分类性能降低问题。但目前已有的多标记特征提取算法很少充分利用特征信息并充分提取"特征-标记"独立信息及融合信息。基于此,提出一种基于特征标记依赖自编码器的多标记特征提取方法。使用核极限学习机自编码器将原标记空间与原特征空间融合并产生重构后的新特征空间。一方面最大化希尔伯特-施密特范数以充分利用标记信息;另一方面通过主成分分析来降低特征提取过程中的信息损失,结合二者并分别提取"特征-特征"和"特征-标记"信息。通过在Yahoo多组高维多标记数据集上的对比实验表明,该算法的性能优于当前五种主要的多标记特征提取方法,验证了所提算法的有效性。
关键词
多
标记特征提取
特征
标记
依赖度
核极限学习机
主成分分析
自编码器
Keywords
multi-label feature extraction
feature-label dependence
kernel extreme learning machine
principal component analysis
autoencoder
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
基于ISSR分子标记的紫云英种质资源遗传多样性及结构分析
被引量：
5
2
作者
张梦
史鹏飞
刘春增
李本银
丁丽
张琳
郑春风
张成兰
何春梅
施海帆
吕玉虎
常单娜
曹卫东
机构
河南省农业科学院植物营养与资源环境研究所
信阳市农业科学院
河南省作物分子育种研究院
福建省农业科学院土壤肥料研究所
南京农业大学草业学院
中国农业科学院农业资源与农业区划研究所
出处
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期50-60,共11页
基金
财政部和农业农村部国家绿肥产业技术体系(CARS-22)
河南省农业科学院自主创新项目(2022ZC74)资助。
文摘
紫云英(Astragalus sinicus L.)是我国重要的稻田绿肥作物,为揭示不同地区种质资源遗传特征,本研究利用ISSR分子标记对77份紫云英种质资源进行了遗传多样性及结构分析。研究发现,77份供试紫云英种质资源遗传相似性系数为0.5677~0.8686,可划分为6个聚类。不同地区群体间分化系数为0.1363,达到极显著水平(P<0.001),其中种群间变异占比13.9%,种群内变异占比86.1%。不同ISSR引物扩增信息鉴别紫云英资源的能力存在差异,构建了以P809第3,8,9,10,12,15扩增位点以及P886第1,3,5,9,10,11扩增位点为特征的指纹图谱,能有效区分77份供试紫云英资源。以资源所在省份为单元进行群体分析,供试紫云英资源遗传结构呈现分化特征,河南-安徽-江苏-上海资源遗传结构相似,构成北方亚群;四川-广西-湖南-江西资源相似,构成西南方亚群;福建种质资源则呈现混合型特征。本研究结果可为我国紫云英种质资源的科学利用及新品种选育提供依据。
关键词
紫云英
种质资源
遗传关系
标记特征提取
Keywords
Astragalus sinicus L.
Germplasm resources
Genetic relationship
Extraction of marker characteristics
分类号
S543.9 [农业科学—作物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
特征标记依赖自编码器的多标记特征提取方法
程玉胜
李志伟
庞淑芳
《计算机科学与探索》
CSCD
北大核心
2020
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于ISSR分子标记的紫云英种质资源遗传多样性及结构分析
张梦
史鹏飞
刘春增
李本银
丁丽
张琳
郑春风
张成兰
何春梅
施海帆
吕玉虎
常单娜
曹卫东
《草地学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
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职称材料
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