期刊文献+
共找到75篇文章
< 1 2 4 >
每页显示 20 50 100
基于PLSA-BOW模型的医学影像分类算法的研究 被引量:2
1
作者 曹春红 赵大哲 +1 位作者 张斌 刘岳 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2012年第12期103-107,共5页
随着现代医学成像技术的快速发展,医学影像分类已经成为重要的辅助诊疗需求。将文本领域中的词袋模型引入到图像领域,构建视觉词袋模型。为解决多义词和同义词问题,通过把词袋模型与PLSA主题模型结合,提出PLSA-BOA模型来解决传统词袋模... 随着现代医学成像技术的快速发展,医学影像分类已经成为重要的辅助诊疗需求。将文本领域中的词袋模型引入到图像领域,构建视觉词袋模型。为解决多义词和同义词问题,通过把词袋模型与PLSA主题模型结合,提出PLSA-BOA模型来解决传统词袋模型中的语义问题,这使得基于词袋模型的分类方法在精度上得到了进一步提高。实验结果表明,PLSA-BOW模型用于医学影像分类,具有较高的分类精度。 展开更多
关键词 医学影像分类 词袋模型 概率潜在语义分析算法
在线阅读 下载PDF
非最小相位工业过程自校正控制教学实验平台
2
作者 岳恒 庞为光 +1 位作者 贾瑶 李健 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第9期1685-1692,共8页
工业过程中的非最小相位被控对象因其具有反向特性而会给控制器设计带来困难,在自动化教学中对非最小相位概念的描述通常偏重于零点位置、零动态等理论概念,因缺乏直观性而使得学生不易理解透彻。结合自适应控制课程教学,基于工业过程... 工业过程中的非最小相位被控对象因其具有反向特性而会给控制器设计带来困难,在自动化教学中对非最小相位概念的描述通常偏重于零点位置、零动态等理论概念,因缺乏直观性而使得学生不易理解透彻。结合自适应控制课程教学,基于工业过程中典型的空气加热混合过程,通过合理构造实验条件,构建了具有非最小相位特性的物理被控对象装置,在此基础上,研发了自校正控制教学实验平台,可以开展非最小相位工业对象的辨识、控制和自校正控制的教学实验,有助于加深自动化专业学生对非最小相位概念的理解,从而改善教学效果。 展开更多
关键词 非最小相位 教学实验平台 自校正控制 辨识
在线阅读 下载PDF
基于Unet+Attention的胸部CT影像支气管分割算法
3
作者 张子明 周庆华 +1 位作者 薛洪省 覃文军 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期60-69,共10页
目前肺气管分割中,由于CT图像灰度分布复杂,分割目标像素近似,易造成过分割;而且肺气管像素较少,难以得到更多目标特征,造成细小肺气管容易被忽略。针对这些难点,本研究提出结合Unet网络和注意力机制的肺气管分割算法,注意力机制使用的... 目前肺气管分割中,由于CT图像灰度分布复杂,分割目标像素近似,易造成过分割;而且肺气管像素较少,难以得到更多目标特征,造成细小肺气管容易被忽略。针对这些难点,本研究提出结合Unet网络和注意力机制的肺气管分割算法,注意力机制使用的是关注通道域和空间域的卷积块注意力模型(CBAM),该模型提高了气管特征权重。在损失函数方面,针对原始数据中正负样本失衡的问题,引入focal loss损失函数,该函数对标准交叉熵损失函数进行了改进,使难分类样本在训练过程中得到更多关注;最后通过八连通域判断将孤立点去除,保留较大的几个连通域,即最后的肺气管部分。选用由合作医院提供的24组CT影像和43组CTA影像,共计26157张切片图像作为数据集,进行分割实验。结果表明,分割准确率能够达到0.86,过分割率和欠分割率均值为0.28和0.39。经过注意力模块和损失函数的消融实验,在改进前的准确率、过分割率和欠分割率分别为0.81、0.30、0.40,可见其分割效果均不如Unet+Attention方法。与其他常用方法在相同条件下进行比较后,在保证过分割率和欠分割率不变的情况下,所提出的算法得到了最高的准确率,较好地解决了细小气管分割不准确的问题。 展开更多
关键词 医学图像分割 肺气管 Unet 注意力机制 focal loss
在线阅读 下载PDF
CRF与规则相结合的医学病历实体识别 被引量:48
4
作者 栗伟 赵大哲 +2 位作者 李博 彭新茗 刘积仁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第4期1082-1086,共5页
针对电子病历结构化中命名实体识别困难的问题,提出了一种基于CRF与规则相结合的医学病历实体识别算法。该算法采用CRF进行病历实体的初始识别,然后基于规则进行病历实体识别结果优化,其中规则包括基于决策树生成的规则和临床知识规则... 针对电子病历结构化中命名实体识别困难的问题,提出了一种基于CRF与规则相结合的医学病历实体识别算法。该算法采用CRF进行病历实体的初始识别,然后基于规则进行病历实体识别结果优化,其中规则包括基于决策树生成的规则和临床知识规则。实验证明,该算法对病历实体进行识别时准确率及召回率分别最高达到91.03%和87.26%,满足临床中系统应用需求,同时实验表明该算法具有很好的鲁棒性和稳定性。 展开更多
关键词 电子病历 病历实体 命名实体识别 条件随机场 决策树
在线阅读 下载PDF
基于CT影像的肺组织分割方法综述 被引量:9
5
作者 耿欢 覃文军 +2 位作者 杨金柱 曹鹏 赵大哲 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第7期1929-1935,共7页
CT影像具有空间分辨率高的优点,是肺部疾病影像学诊断的首选方式。肺部病灶的检测和测量、肺功能的定量分析均需要精确的肺组织分割。为解决CT影像由于噪声、伪影、部分容积效应等干扰而导致的肺部各组织之间灰度交叠、边界模糊、难以... CT影像具有空间分辨率高的优点,是肺部疾病影像学诊断的首选方式。肺部病灶的检测和测量、肺功能的定量分析均需要精确的肺组织分割。为解决CT影像由于噪声、伪影、部分容积效应等干扰而导致的肺部各组织之间灰度交叠、边界模糊、难以分离的问题,系统地综述了针对肺部各个分割对象的有效解决方法。从肺实质分割、肺血管分割、肺气道分割、肺叶分割、肺结节分割以及肺部病变组织的分割等方面,详细分析了面临的挑战性问题和当前研究进展,并阐述了肺组织分割方法的发展趋势。 展开更多
关键词 肺组织分割 肺实质分割 肺血管分割 肺气道分割 肺叶分割 肺结节分割 肺部病灶分割
在线阅读 下载PDF
序列磁共振颅脑影像的脑组织自动提取方法 被引量:5
6
作者 贾迪 杨金柱 +2 位作者 张一飞 赵大哲 于戈 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第8期1781-1787,共7页
为自动从MR脑影像中提取脑组织,提出一种新颖的脑组织提取算法。该算法在水平集算法的基础上,通过结合形态学方法,可以较为准确地截断脑组织与非脑组织粘连的部分。首先采用C-V模型对输入的影像进行预分割,由于某些脑组织会与视觉神经... 为自动从MR脑影像中提取脑组织,提出一种新颖的脑组织提取算法。该算法在水平集算法的基础上,通过结合形态学方法,可以较为准确地截断脑组织与非脑组织粘连的部分。首先采用C-V模型对输入的影像进行预分割,由于某些脑组织会与视觉神经等部位的灰度相同,而C-V模型是基于区域平均灰度的分割,因此导致分割后无法提取脑组织。为了解决这一问题,采用一种形态学的腐蚀膨胀算法,通过循环腐蚀边界,得到粘连组织分离时刻的影像,再通过膨胀算法,使分离后的影像膨胀到腐蚀前的位置,与水平集算法结果取交集,从而完成脑组织的正确提取。为了提高实用性,采用改进后的水平集算法进行求解,在确保结果正确的基础上极大地提高了分割速度。算法适用于二维及三维的脑组织提取,实验结果表明,该算法具备良好的准确性、通用性与实用性。 展开更多
关键词 脑组织分割 水平集 C-V模型 区域增长 形态学算法
在线阅读 下载PDF
基于灰度共生矩阵和梯度相位互信息的医学图像检索 被引量:6
7
作者 支力佳 张少敏 +1 位作者 赵大哲 赵宏 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第3期358-361,365,共5页
结合灰度共生矩阵特征和梯度相位互信息,提出了一种面向临床实际应用的两步匹配医学图像检索算法.该算法在提供良好分类性能的灰度共生矩阵特征的基础上,通过精化检索进一步提高了检索精度,以及检索算法的整体鲁棒性.使用该算法对包含有... 结合灰度共生矩阵特征和梯度相位互信息,提出了一种面向临床实际应用的两步匹配医学图像检索算法.该算法在提供良好分类性能的灰度共生矩阵特征的基础上,通过精化检索进一步提高了检索精度,以及检索算法的整体鲁棒性.使用该算法对包含有6种不同解剖部位的CT图像库进行检索实验.实验结果表明该算法在达到良好的检索准确性的同时,具有接近实时的查询响应速度.对该算法进行适当扩展,能容易地推广到实际医学检索应用中. 展开更多
关键词 基于内容图像检索 灰度共生矩阵 梯度相位匹配 梯度相位互信息
在线阅读 下载PDF
基于CT影像的肺组织分割及其功能定量分析 被引量:4
8
作者 耿欢 覃文军 +2 位作者 杨金柱 边子健 赵大哲 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第3期581-587,共7页
高精度的肺组织分割是肺功能定量分析的前提和基础,有利于慢性阻塞性肺病的辅助诊断.传统的肺组织分割方法没有去除肺轮廓内部的细支气管,且无法处理严重粘连的肺气肿病例.本文提出一种全自动的三维肺组织分割方法:首先采用带有错误检... 高精度的肺组织分割是肺功能定量分析的前提和基础,有利于慢性阻塞性肺病的辅助诊断.传统的肺组织分割方法没有去除肺轮廓内部的细支气管,且无法处理严重粘连的肺气肿病例.本文提出一种全自动的三维肺组织分割方法:首先采用带有错误检测机制的二维图像阈值选取和三维区域增长进行粗分割,得到肺气道和肺实质组成的肺部充气区域;然后结合阈值和气管形态分析分割肺气道树,在防止泄露的同时提取更多肺内细支气管;最后通过扫描线粘连定位和动态规划,实现前、后联合粘连的定位及左右肺分离.实验中分别采用20组EXACT09数据和20组VESSEL12数据对所提出的方法进行评价,结果显示提取的气道树平均分支数为131个,与医生标记的金标准比较分支检出率为54.09%;肺实质分割结果与数据集提供肺轮廓M ark比较,Jaccard系数为95.35%,平均绝对边界距离为0.89mm.结果表明,本文方法能够有效的提取肺组织,运行时间与传统方法相比在临床实际应用中具有一定优势. 展开更多
关键词 肺组织分割 肺实质分割 肺气道分割 肺功能定量分析
在线阅读 下载PDF
一种面向医学短文本的自适应聚类方法 被引量:3
9
作者 栗伟 许洪涛 +1 位作者 赵大哲 刘积仁 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期19-23,共5页
针对电子病历中疾病诊断文本同义词识别和命名标准化问题,提出了一种自适应的文本聚类方法.首先提出了一种新的基于集合的文本相似性度量算法;然后采用基于相似度分布的文本聚类算法实现同义文本识别,该算法能够自动确定类簇个数;最后... 针对电子病历中疾病诊断文本同义词识别和命名标准化问题,提出了一种自适应的文本聚类方法.首先提出了一种新的基于集合的文本相似性度量算法;然后采用基于相似度分布的文本聚类算法实现同义文本识别,该算法能够自动确定类簇个数;最后采用基于序列模式的中心概念提取算法实现了疾病命名的标准化,同时对聚类簇进行合并和优化,进一步提升了聚类的准确性.测试结果表明,所述方法具有较高的准确率和聚类效率,在病历文本的预处理、分类和分析中具有广泛意义. 展开更多
关键词 聚类分析 相似性度量 频繁序列模式 电子病历 相似度分布
在线阅读 下载PDF
融合梯度信息的最小生成树医学图像配准 被引量:3
10
作者 张少敏 支力佳 +1 位作者 赵大哲 赵宏 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第10期1393-1396,共4页
针对传统的均匀子采样的最小生成树配准方法对采样率敏感,导致配准鲁棒性降低的问题,提出了一种融合梯度信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取均匀子采样点集,并在此基础上构造最小生成树;然后使用最小生成树来估计Ré... 针对传统的均匀子采样的最小生成树配准方法对采样率敏感,导致配准鲁棒性降低的问题,提出了一种融合梯度信息的最小生成树医学图像配准算法.该算法首先提取均匀子采样点集,并在此基础上构造最小生成树;然后使用最小生成树来估计Rényi熵;最后将图像间的边缘梯度信息融入到配准框架中.通过在公共数据集RREP上,与传统的基于均匀子采样的最小生成树配准算法和基于归一化互信息配准算法相比,提出的算法在达到良好配准精度的同时,具有更平滑的配准函数和较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 医学图像配准 最小生成树 Rényi熵 图像梯度
在线阅读 下载PDF
基于可扩展标记语言技术构建中国人大脑MR影像库 被引量:1
11
作者 栗伟 杨金柱 +3 位作者 陈楠 王星 赵大哲 李坤成 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2010年第9期1640-1643,共4页
医学影像数据库及信息系统是医学影像数据有效检索与分析的重要手段,是医学临床、教育与研究的基础。本文提出一种基于可扩展标记语言(XML)的医学影像数据库及信息系统的构建方法,实现中国正常人脑MR影像库及信息系统,该系统支持医学影... 医学影像数据库及信息系统是医学影像数据有效检索与分析的重要手段,是医学临床、教育与研究的基础。本文提出一种基于可扩展标记语言(XML)的医学影像数据库及信息系统的构建方法,实现中国正常人脑MR影像库及信息系统,该系统支持医学影像数据的有效组织、存储、检索和挖掘。临床实际应用证明该系统具有可扩展性强、结构稳定、功能独立、存取效率高等特点,满足人脑MR影像数据存储、检索和处理分析的需求,具有良好的应用价值。 展开更多
关键词 数据库 信息存储与检索 可扩展标记语言 数据模型
在线阅读 下载PDF
CTA影像头部骨骼组织提取算法 被引量:1
12
作者 曹春红 艾亮 许光星 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第6期982-988,共7页
计算机断层血管造影(CTA)影像单纯根据灰度信息无法良好地分离血管组织和骨骼组织.结合CTA影像的灰度特点,提出基于改进的三维区域生长算法的骨骼组织外轮廓提取和基于改进的Snake模型的骨骼提取算法.首先结合概率论的相关知识改进区域... 计算机断层血管造影(CTA)影像单纯根据灰度信息无法良好地分离血管组织和骨骼组织.结合CTA影像的灰度特点,提出基于改进的三维区域生长算法的骨骼组织外轮廓提取和基于改进的Snake模型的骨骼提取算法.首先结合概率论的相关知识改进区域生长判定条件的准确性,提出三维区域生长的快速的骨骼区域种子点提取方法,使得它可以获得比较准确的骨骼组织区域.之后选取Snake模型并对其进行改进,增加了影像能量信息项,使得该模型可以更好地解决当前的问题.最后给出了实验结果并和传统算法进行对比,证实所提出的骨骼组织分割提取算法效果良好. 展开更多
关键词 骨骼提取 三维分割 计算机断层血管造影(CTA) 区域增长 医学影像分割
在线阅读 下载PDF
一种心脏影像四维动态实时绘制方法
13
作者 冯朝路 杨金柱 +1 位作者 赵大哲 刘积仁 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期18-21,共4页
借助心电图门控技术,多层螺旋CT(MDCT)可以采集心脏的跳动信息,但传统的体绘制方法不能满足心脏动态实时重建需求.提出一种采用心电图门控MDCT采集心脏多时相数据,基于图形处理器纹理映射的心脏动态4D实时绘制方法.该方法将采集到的数据... 借助心电图门控技术,多层螺旋CT(MDCT)可以采集心脏的跳动信息,但传统的体绘制方法不能满足心脏动态实时重建需求.提出一种采用心电图门控MDCT采集心脏多时相数据,基于图形处理器纹理映射的心脏动态4D实时绘制方法.该方法将采集到的数据、GPU计算获得的材质与光照属性和传输函数数据,分别映射到GPU纹理单元.片元程序实现体数据、光照和阻光度纹理查找,合成最终图像.根据数据采集时间间隔,定时切换体数据纹理,从而实现4D心脏绘制.实验证明,该算法能够实现心脏的动态实时绘制,成像质量好,满足临床需求. 展开更多
关键词 多层螺旋CT 图形处理器 纹理映射 心电图 实时绘制
在线阅读 下载PDF
基于特征聚合的轻量化机械通气人机异步检测算法
14
作者 陈鼎夫 邓子亨 邓庆绪 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第11期2561-2569,共9页
当患者呼吸频率与呼吸机设定不一致,就会出现人机异步,这可能会造成严重的预后问题,因此有必要开发一种可靠的自动识别算法.目前诸多算法受困于小数据集,识别效率低,且参数量庞大,难以在边缘端进行部署.本文提出一种基于特征聚合的多尺... 当患者呼吸频率与呼吸机设定不一致,就会出现人机异步,这可能会造成严重的预后问题,因此有必要开发一种可靠的自动识别算法.目前诸多算法受困于小数据集,识别效率低,且参数量庞大,难以在边缘端进行部署.本文提出一种基于特征聚合的多尺度轻量级人机异步识别算法.该算法采用轻量级并行架构,结合卷积与注意力机制的优点,在提取波形图像局部信息的同时,动态学习全局依赖关系.同时,本算法采用相对位置编码以构建空间关联,并针对模型冗余结构设计个性化修剪方案,在提高识别精度的同时降低存储消耗,以提升计算效率.在测试集中,本文算法的识别准确率、灵敏度、特异度分别为0.985、0.982和0.986,优于当前算法且效率更高,展现出很高的应用潜力. 展开更多
关键词 机械通气 人机异步 轻量化 聚合模型 特征融合
在线阅读 下载PDF
基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法 被引量:1
15
作者 季策 李烨 李伯群 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期305-313,共9页
为提高实矩阵集的近似联合对角化的盲源分离性能,避免平凡解,提出了一种基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法.利用QR分解的数值稳定性,采用Jacobi旋转矩阵,将分离矩阵分解为多个初等三角矩阵和正交矩阵的乘积,利用Jacobi旋转矩阵的结构... 为提高实矩阵集的近似联合对角化的盲源分离性能,避免平凡解,提出了一种基于QR分解的类Jacobi联合对角化算法.利用QR分解的数值稳定性,采用Jacobi旋转矩阵,将分离矩阵分解为多个初等三角矩阵和正交矩阵的乘积,利用Jacobi旋转矩阵的结构及矩阵变换后的相关元素求解最优参数,将高维矩阵最小化问题转化为一系列低维矩阵子问题,提升源信号恢复精度.通过求解简化的Frobenius范数目标函数降低算法复杂度.混合心电信号仿真结果表明,与QRJ2D,LUCJD,EGJLUD算法相比,本文算法在分离精度和收敛速度方面均有一定优势. 展开更多
关键词 盲源分离 非正交联合对角化 QR分解 类Jacobi算法 心电信号模型
在线阅读 下载PDF
融合双注意力机制的多尺度胰腺分割方法 被引量:2
16
作者 张国栋 唐晓艺 +1 位作者 鞠蓉晖 宫照煊 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第4期1189-1194,共6页
为解决CT图像中胰腺边界不规则导致分割精度不高的问题,提出一种融合双注意机制的多尺度U型网络模型。该模型由一个编码器及两个解码器组成,提高特征利用。针对模型中连续下采样导致特征空间信息损失的问题,提出一种金字塔注意力特征融... 为解决CT图像中胰腺边界不规则导致分割精度不高的问题,提出一种融合双注意机制的多尺度U型网络模型。该模型由一个编码器及两个解码器组成,提高特征利用。针对模型中连续下采样导致特征空间信息损失的问题,提出一种金字塔注意力特征融合模块,引入通道和空间两个独立注意力机制,提供多尺度输入信息并行采样,提高边界提取性能,提升分割精度。实验结果表明,该方法在ISICDM 2018数据集上的平均Dice系数为85.35%,具有效性。 展开更多
关键词 胰腺分割 注意力机制 双解码器 金字塔池化 特征融合 边界提取 多尺度信息
在线阅读 下载PDF
基于情感词典扩展技术的网络舆情倾向性分析 被引量:69
17
作者 杨超 冯时 +2 位作者 王大玲 杨楠 于戈 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第4期691-695,共5页
随着Web2.0时代的到来,网络已逐渐成为反映社会舆情的重要载体之一,网络舆情发现及网民的观点和倾向性挖掘也成为新的研究热点,但是目前尚无有效反应网民对热点事件或话题总体态度的舆情分析系统.本文针对网民关于话题评论简单、数目众... 随着Web2.0时代的到来,网络已逐渐成为反映社会舆情的重要载体之一,网络舆情发现及网民的观点和倾向性挖掘也成为新的研究热点,但是目前尚无有效反应网民对热点事件或话题总体态度的舆情分析系统.本文针对网民关于话题评论简单、数目众多的特点,应用HowNet和NTUSD两种资源对现有情感词典进行扩展,建立了一个新的、具有倾向程度的情感词典.基于扩展的情感词典,开发了一个半自动化网络舆情分析系统.该系统能够为用户提供更加细致。 展开更多
关键词 观点挖掘 情感词典 倾向性分析 网络舆情
在线阅读 下载PDF
一种面向公路网络的位置隐私保护方法 被引量:36
18
作者 薛姣 刘向宇 +1 位作者 杨晓春 王斌 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第5期865-878,共14页
移动用户经常会发出基于目前位置的最近邻查询.通常移动终端(用户)向不可信的位置服务器发送查询请求,请求中包含移动终端的位置信息,因而导致位置隐私的泄露.给移动用户提供位置服务的同时,保护移动用户的位置隐私也至关重要,而这种需... 移动用户经常会发出基于目前位置的最近邻查询.通常移动终端(用户)向不可信的位置服务器发送查询请求,请求中包含移动终端的位置信息,因而导致位置隐私的泄露.给移动用户提供位置服务的同时,保护移动用户的位置隐私也至关重要,而这种需求在公路网络应用中尤为明显.根据公路网络的结构特点,提出了隐匿环和隐匿树这两种子图结构.利用隐匿环和隐匿树模糊移动用户在公路网络中的位置信息,可以有效地保护位置隐私.文中提出了一种新的位置隐私保护方法——隐匿环与森林(CCF),即利用宽度优先搜索在图中寻找满足一定要求的环和森林.对于包含单行线的公路网络,CCF依然能够保护移动用户的位置隐私.在基于真实与模拟数据集的实验测试中,CCF方法显示了其在保护位置隐私方面的有效性以及在提供服务质量方面的高效性. 展开更多
关键词 位置隐私 基于位置服务 公路网络 子图隐匿 单行线
在线阅读 下载PDF
基于ACO-SVM的软件缺陷预测模型的研究 被引量:44
19
作者 姜慧研 宗茂 刘相莹 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1148-1154,共7页
针对传统软件缺陷预测模型的应用范围通常被局限在一定的子空间而影响其适用性和准确性的问题,文中利用支持向量机(SVM)的非线性运算能力和蚁群优化算法(ACO)的寻优能力提出了一种基于ACO-SVM的软件缺陷预测模型.文中首先对待预测的数... 针对传统软件缺陷预测模型的应用范围通常被局限在一定的子空间而影响其适用性和准确性的问题,文中利用支持向量机(SVM)的非线性运算能力和蚁群优化算法(ACO)的寻优能力提出了一种基于ACO-SVM的软件缺陷预测模型.文中首先对待预测的数据进行主成分分析降低数据的维数以提高运算速度,然后根据蚁群优化算法来计算最优的SVM参数,然后再运用SVM进行软件缺陷的预测.并基于十折交叉方法进行实验,通过与传统方法的对比,证明文中方法具有较高的预测精度. 展开更多
关键词 软件测试 软件缺陷预测 支持向量机 蚁群算法 主成分分析
在线阅读 下载PDF
一种面向度中心性及重叠网络社区的发现算法 被引量:14
20
作者 刘井莲 王大玲 +2 位作者 赵卫绩 冯时 张一飞 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第3期33-37,71,共6页
针对社会网络中存在较多以度中心节点为中心并且具有多社区重叠节点的网络社区结构,提出了一种面向度中心性及重叠网络社区的两阶段发现算法。第一阶段发现初始社区:选取度最大的Top-k个节点作为候选中心节点,并将每个节点与其邻居节点... 针对社会网络中存在较多以度中心节点为中心并且具有多社区重叠节点的网络社区结构,提出了一种面向度中心性及重叠网络社区的两阶段发现算法。第一阶段发现初始社区:选取度最大的Top-k个节点作为候选中心节点,并将每个节点与其邻居节点形成候选初始社区,其中如果某候选社区与已形成的初始社区的重叠度低于阈值,则形成一个新的初始社区;第二阶段调整社区划分:通过偏离度机制进行调整,将偏离度最大值对应的节点划分到连接紧密的相应社区内,形成最终社区划分。实验表明,该方法不仅能够揭示网络中以某个节点为中心的密集的社区结构,还能有效处理初始社区不同程度的重叠问题。相比现有算法,所提方法对预先输入的候选初始社区数k值不敏感,并具有较高的准确性和灵活性。 展开更多
关键词 社会网络 社区发现 度中心性 重叠度 偏离度
在线阅读 下载PDF
上一页 1 2 4 下一页 到第
使用帮助 返回顶部