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基于多随机经验核的弥漫大B细胞淋巴瘤复发预测: 1; 作者李雪玲赵艳琳 +8 位作者张岩波余红梅周洁李琼王俊霞乔宇张高源赵志强罗艳虹《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第3期339-343,共5页; 目的基于多随机经验核分类器构建弥漫大B细胞淋巴瘤完全缓解后两年内复发情况的预测模型,为患者的治疗提供决策依据。方法利用山西省某三甲医院2010-2020年电子病历库中符合本研究要求的445名患者信息,基于五种常见类别不平衡处理方法... 展开更多; 关键词弥漫大B细胞淋巴瘤复发预测经验核映射类别不平衡; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于类内方差和位置敏感哈希的多经验核学习: 2; 作者黄金玻粟兴旺 +2 位作者吴琳许茹玉王晓明《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第11期3340-3345,共6页; 多随机经验核学习机(multiple random empirical kernel learning machine,MREKLM)选取少量样本来构造经验特征空间,但在投影时没有考虑数据的分布信息,并且样本选择时间长。为了利用样本的分布信息,引入了类内散度矩阵,提出了基于类内... 展开更多; 关键词多核学习经验核映射模式识别核方法机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

类依赖的线性判别分析被引量：4: 3; 作者陈晓红陈松灿《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第5期894-897,共4页; 线性判别分析(LDA)是一种常用的特征提取方法,其目标是提取特征后样本的类间离散度和类内离散度的比值最大,即各类样本在特征空间中有最佳的可分离性.该方法利用同一个准则将所有类的样本投影到同一个特征空间中,忽略了各类样本分布特... 展开更多; 关键词线性判别分析类依赖特征提取经验核映射经验特征空间; 在线阅读下载PDF 职称材料

局部保持对支持向量机被引量：4: 4; 作者花小朋丁世飞《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期590-597,共8页; 多面支持向量机(multiple surface support vector machine,MSSVM)分类方法作为传统支持向量机(support vector machine,SVM)的拓展在模式识别领域成为新的研究热点之一,然而已有的MSSVM方法并没有充分考虑到训练样本之间的局部几何结... 展开更多; 关键词分类多面支持向量机保局投影主成分分析经验核映射 multiple surface support vector machine (MSSVM) LOCALITY PRESERVING PROJECTION (LPP) principal component analysis (PCA); 在线阅读下载PDF 职称材料

增强型模糊形态学联想记忆的改进被引量：1: 5; 作者王敏储荣《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第6期674-677,共4页; 为了克服增强型模糊形态学联想记忆(EFMAM)的网络规模随训练样本数目的增加而急剧增大的缺点,使其硬件实现更为容易,对原始EFMAM的网络体系结构进行了约简.在相似度空间中,定义一个基于概率("软")相似度分配的准则以评价约简... 展开更多; 关键词形态学联想记忆经验核映射遗传算法神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多随机经验核的弥漫大B细胞淋巴瘤复发预测: 1; 作者李雪玲赵艳琳张岩波余红梅周洁李琼王俊霞乔宇张高源赵志强罗艳虹; 机构山西医科大学公共卫生学院卫生统计教研室重大疾病风险评估山西省重点实验室煤炭环境致病与防治教育部重点实验室山西省肿瘤医院核医学PET/CT中心山西省肿瘤医院血液科; 出处《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2024年第3期339-343,共5页; 基金山西省科技厅应用基础研究计划面上项目(202103021224245) 国家自然科学基金青年科学基金(81502897,82273742) 山西医科大学博士启动基金(BS2017029)。; 文摘目的基于多随机经验核分类器构建弥漫大B细胞淋巴瘤完全缓解后两年内复发情况的预测模型,为患者的治疗提供决策依据。方法利用山西省某三甲医院2010-2020年电子病历库中符合本研究要求的445名患者信息,基于五种常见类别不平衡处理方法以及多随机经验核分类器构建复发预测模型,并与五种分类器进行比较。结果基于SMOTE Tomek Links+多随机经验核分类器的复发预测模型取得了最优的分类性能(accuracy=0.89,precision=0.87,recall=0.92,f1-Score=0.89,brier score=0.11)。结论对DLBCL实际数据集,本文使用SMOTE Tomek links处理不平衡数据并构建多随机经验核模型,模型性能达到最优的同时计算复杂度也不高,可为DLBCL复发预测提供有力参考。; 关键词弥漫大B细胞淋巴瘤复发预测经验核映射类别不平衡; Keywords Diffuse large B-cell lymphoma Recurrence prediction Empirical kernel mapping Category imbalance; 分类号 R195.1 [医药卫生—卫生统计学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于类内方差和位置敏感哈希的多经验核学习: 2; 作者黄金玻粟兴旺吴琳许茹玉王晓明; 机构西华大学计算机与软件工程学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第11期3340-3345,共6页; 基金四川省自然科学基金资助项目(2022NSFSC0533)。; 文摘多随机经验核学习机(multiple random empirical kernel learning machine,MREKLM)选取少量样本来构造经验特征空间,但在投影时没有考虑数据的分布信息,并且样本选择时间长。为了利用样本的分布信息,引入了类内散度矩阵,提出了基于类内方差的多经验核学习(ICVMEKL),使得样本在投影时能考虑样本类内信息,强化了分类边界,提高了分类精度。进一步,为了降低样本选择时间,利用了基于位置敏感哈希的边界点提取方法(BPLSH)来选择样本,提出了基于位置敏感哈希算法改进的ICVMEKL(ICVMEKL_I),使构建经验核的样本不再需要从候选集中获取,降低了训练时间。多个数据集上的实验结果表明,ICVMEKL能有效提高精度,ICVMEKL_I能大幅降低训练时间,两者都表现出了良好的泛化性能。; 关键词多核学习经验核映射模式识别核方法机器学习; Keywords multiple kernel learning empirical kernel mapping pattern recognition kernel method machine learning; 分类号 TP181 [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

题名类依赖的线性判别分析被引量：4: 3; 作者陈晓红陈松灿; 机构南京航空航天大学理学院南京航空航天大学信息科学与技术学院; 出处《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2008年第5期894-897,共4页; 基金江苏省自然科学基金项目(BK2005122)资助; 文摘线性判别分析(LDA)是一种常用的特征提取方法,其目标是提取特征后样本的类间离散度和类内离散度的比值最大,即各类样本在特征空间中有最佳的可分离性.该方法利用同一个准则将所有类的样本投影到同一个特征空间中,忽略了各类样本分布特征的差异.本文提出类依赖的线性判别方法(Class-Specific LDA,CSLDA),对每一类样本寻找最优的投影矩阵,使得投影后能够更好地把该类样本与所有其他类的样本尽可能分开,并将该方法与经验核相结合,得到经验核空间中类依赖的线性判别分析.在人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明,在输入空间和经验核空间里均有CSLDA特征提取后的识别率高于LDA.; 关键词线性判别分析类依赖特征提取经验核映射经验特征空间; Keywords linear diseriminant analysis class-specific feat ure extraction empirical kernel mapping empirical feature space; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名局部保持对支持向量机被引量：4: 4; 作者花小朋丁世飞; 机构中国矿业大学计算机科学与技术学院盐城工学院信息工程学院中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期590-597,共8页; 基金国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2013CB329502) 国家自然科学基金项目(61379101) 江苏省自然科学基金项目(BK2011417); 文摘多面支持向量机(multiple surface support vector machine,MSSVM)分类方法作为传统支持向量机(support vector machine,SVM)的拓展在模式识别领域成为新的研究热点之一,然而已有的MSSVM方法并没有充分考虑到训练样本之间的局部几何结构以及所蕴含的判别信息.因此将保局投影(locality preserving projections,LPP)的基本思想引入到MSSVM中,提出局部保持对支持向量机(locality preserving twin support vector machine,LPTSVM).LPTSVM方法不但继承了MSSVM方法具有的异或(XOR)问题处理能力,而且充分考虑样本间的局部几何结构,体现样本间所蕴含的局部判别信息,从而在一定程度上提高了分类精度.主成分分析(principal component analysis,PCA)方法克服了LPTSVM奇异性问题,保证了LPTSVM方法的有效性.非线性情况下,通过经验核映射方法构造了非线性LPTSVM.在人造数据集和真实数据集上的测试表明LPTSVM方法具有较好的泛化性能.; 关键词分类多面支持向量机保局投影主成分分析经验核映射 multiple surface support vector machine (MSSVM) LOCALITY PRESERVING PROJECTION (LPP) principal component analysis (PCA); Keywords classification multiple surface support vector machine （MSSVM） locality preserving projection （LPP） principal component analysis （PCA） empirical kernel mapping; 分类号 TP391.4 [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

题名增强型模糊形态学联想记忆的改进被引量：1: 5; 作者王敏储荣; 机构河海大学计算机及信息工程学院河海大学电气工程学院; 出处《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2007年第6期674-677,共4页; 基金国家自然科学基金项目(30700183); 文摘为了克服增强型模糊形态学联想记忆(EFMAM)的网络规模随训练样本数目的增加而急剧增大的缺点,使其硬件实现更为容易,对原始EFMAM的网络体系结构进行了约简.在相似度空间中,定义一个基于概率("软")相似度分配的准则以评价约简矩阵A,再利用遗传算法搜索其最佳解.实验表明,约简后的EFMAM节约了计算时间和存储空间,易于硬件实现,同时其识别性能相对于原始EFMAM并未明显降低.; 关键词形态学联想记忆经验核映射遗传算法神经网络; Keywords morphological associative memories empirical kernel map Genetic Algorithms neural networks; 分类号 TP183 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于多随机经验核的弥漫大B细胞淋巴瘤复发预测	李雪玲赵艳琳张岩波余红梅周洁李琼王俊霞乔宇张高源赵志强罗艳虹	《中国卫生统计》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于类内方差和位置敏感哈希的多经验核学习	黄金玻粟兴旺吴琳许茹玉王晓明	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2022	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	类依赖的线性判别分析	陈晓红陈松灿	《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心	2008	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	局部保持对支持向量机	花小朋丁世飞	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2014	4	在线阅读下载PDF 职称材料
5	增强型模糊形态学联想记忆的改进	王敏储荣	《江南大学学报（自然科学版）》 CAS	2007	1	在线阅读下载PDF 职称材料