功能超网络广泛地应用于脑疾病诊断和分类研究中,而现有的关于超网络创建的研究缺乏解释分组效应的能力或者仅考虑到脑区间组级的信息,这样构建的脑功能超网络会丢失一些有用的连接或包含一些虚假的信息,因此,考虑到脑区间的组结构问题...功能超网络广泛地应用于脑疾病诊断和分类研究中,而现有的关于超网络创建的研究缺乏解释分组效应的能力或者仅考虑到脑区间组级的信息,这样构建的脑功能超网络会丢失一些有用的连接或包含一些虚假的信息,因此,考虑到脑区间的组结构问题,引入sparse group Lasso(sgLasso)方法进一步改善超网络的创建。首先,利用sgLasso方法进行超网络创建;然后,引入两组超网络特有的属性指标进行特征提取以及特征选择,这些指标分别是基于单一节点的聚类系数和基于一对节点的聚类系数;最后,将特征选择后得到的两组有显著差异的特征通过多核学习进行特征融合和分类。实验结果表明,所提方法经过多特征融合取得了87.88%的分类准确率。该结果表明为了改善脑功能超网络的创建,需要考虑到组信息,但不能逼迫使用整组信息,可以适当地对组结构进行扩展。展开更多
文摘针对盾构姿态预测模型存在易过拟合、预测精度低的问题,提出一种基于融合注意力机制的盾构姿态组合预测模型。为强化有效特征的提取,抑制冗余特征信息的表达,引入基于选择性卷积核网络(selective kernel networks,SKNet)的特征注意力机制提取网络,消除固定尺寸卷积核带来的限制,并自适应形成带有注意力的特征映射。为更好地捕捉长期信息和特征模式,通过双向长短期记忆网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)、门控循环单元(gated recurrent unit, GRU)得到2组隐含输出结果,再利用多头注意力机制,捕获组合模型输出的隐含特征与模型输出的盾构姿态之间的依赖关系,进一步提高预测模型对重要隐含特征的信息抓捕能力;同时,为解决地质勘察钻孔数据连续性差、精确性不足,难以应用于机器学习模型训练的问题,将基于人工先验知识的二级特征引入模型特征输入,提升模型对地层信息的感知能力。最后,基于广州地铁12号线官洲站—大学城北站盾构实例,对模型不同参数结构下的性能进行研究,并进行对比试验验证模型性能,采用可解释性试验评估特征对预测结果的影响。试验结果表明,相比其他预测模型,所提出的预测模型优越性更好,预测精度更高,解决了长时间序列高特征维度数据在传统模型下易过拟合且预测精度较低的问题。
文摘功能超网络广泛地应用于脑疾病诊断和分类研究中,而现有的关于超网络创建的研究缺乏解释分组效应的能力或者仅考虑到脑区间组级的信息,这样构建的脑功能超网络会丢失一些有用的连接或包含一些虚假的信息,因此,考虑到脑区间的组结构问题,引入sparse group Lasso(sgLasso)方法进一步改善超网络的创建。首先,利用sgLasso方法进行超网络创建;然后,引入两组超网络特有的属性指标进行特征提取以及特征选择,这些指标分别是基于单一节点的聚类系数和基于一对节点的聚类系数;最后,将特征选择后得到的两组有显著差异的特征通过多核学习进行特征融合和分类。实验结果表明,所提方法经过多特征融合取得了87.88%的分类准确率。该结果表明为了改善脑功能超网络的创建,需要考虑到组信息,但不能逼迫使用整组信息,可以适当地对组结构进行扩展。
