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基于轮询机制的公平高效机会干扰对齐算法
被引量：
4
1
作者
谢显中
卢华兵
施赵媛
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期1-9,共9页
针对干扰对齐的实际应用提出的机会干扰对齐算法(OIA)存在通信资源分配不公平、所需用户基数大等问题。为此,提出一种基于轮询机制的公平高效机会干扰对齐算法。首先确定协作处理簇,并基于轮询机制在主小区中选择信道质量最优的通信用户...
针对干扰对齐的实际应用提出的机会干扰对齐算法(OIA)存在通信资源分配不公平、所需用户基数大等问题。为此,提出一种基于轮询机制的公平高效机会干扰对齐算法。首先确定协作处理簇,并基于轮询机制在主小区中选择信道质量最优的通信用户,然后通过设计次基站的有用信号空间完全消除主小区用户对次基站的干扰,进一步在次小区中以干扰泄露最小化为原则选择通信用户,最后从理论上分析证明了公平性和最小传输块数等性能。仿真结果表明,与原始机会干扰对齐算法相比,所提算法在提升公平性的同时,有效降低干扰泄露和提升系统容量,并且可减少传输块数和实现用户通信接入快速响应。
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关键词
机会干扰对齐
轮询机制
公平性
快速接入
灵活性
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职称材料
基于虚拟现实技术的黄梅戏数字博物馆设计
被引量：
12
2
作者
王广军
王鹏林
+2 位作者
贾玟卿
杨笑笑
陈晓慧
《安庆师范大学学报（社会科学版）》
2021年第4期98-103,共6页
基于虚拟现实技术构建黄梅戏VR数字博物馆,以安庆市黄梅戏博物馆为原型。首先通过三维建模技术建立3D博物馆模型,然后采用Unity交互开发技术实现场景漫游、浏览互动和交互游戏,最后使用虚拟现实头戴式显示技术实现沉浸式虚拟漫游。用户...
基于虚拟现实技术构建黄梅戏VR数字博物馆,以安庆市黄梅戏博物馆为原型。首先通过三维建模技术建立3D博物馆模型,然后采用Unity交互开发技术实现场景漫游、浏览互动和交互游戏,最后使用虚拟现实头戴式显示技术实现沉浸式虚拟漫游。用户通过虚拟现实体验打破空间限制,身临其境感受黄梅戏文化的独特魅力,提高人们对黄梅戏的认知度,为互联网时代中国传统戏剧文化传承发展提供新思路。
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关键词
黄梅戏
数字博物馆
虚拟现实
沉浸式体验
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职称材料
单传感器数据驱动的人体日常短时行为识别方法
被引量：
8
3
作者
苏本跃
郑丹丹
+1 位作者
汤庆丰
盛敏
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期282-290,共9页
在基于惯性传感器的人体行为识别研究中,特征提取是其中的关键环节之一。而离散数据统计特征的稳定性依赖于特征提取的窗口大小。一般来说,训练数据的窗口长度需要大于一个运动周期。因此,针对测试数据远小于一个运动周期的短序列样本...
在基于惯性传感器的人体行为识别研究中,特征提取是其中的关键环节之一。而离散数据统计特征的稳定性依赖于特征提取的窗口大小。一般来说,训练数据的窗口长度需要大于一个运动周期。因此,针对测试数据远小于一个运动周期的短序列样本识别问题,提出了一种基于模板匹配的新的解决方案。首先,通过适当分割训练数据的长序列样本,构建一个过完备的短时行为模板库,将待测短时样本与模板库中样本进行一致化处理并进行匹配;其次,在匹配算法中,采用样本间的F范数与整体梯度向量的2范数累加作为匹配度量准则,得到相似度直方图;最后,基于相似度直方图,根据投票策略得到最终分类识别结果。实验表明:在使用单传感器识别短时行为的情况下,新算法比传统算法在精度和稳定性上具有更好的性能,并能适应不同窗口下短时行为分类问题。
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关键词
短时行为
模板匹配
行为模板库
相似度直方图
单传感器
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职称材料
基于视点相关性的光场图像压缩算法
被引量：
6
4
作者
刘德阳
王广军
+1 位作者
吴健
艾列富
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期551-556,共6页
为了探索虚拟绘制视点之间的强相关性,提高光场图像的压缩效率,提出一种基于视点相关性的光场图像压缩算法.该算法基于高清视频编码屏幕内容编码扩展平台,利用线性加权算法以及帧内块拷贝混合预测算法来提升编码块的预测精度;并利用率...
为了探索虚拟绘制视点之间的强相关性,提高光场图像的压缩效率,提出一种基于视点相关性的光场图像压缩算法.该算法基于高清视频编码屏幕内容编码扩展平台,利用线性加权算法以及帧内块拷贝混合预测算法来提升编码块的预测精度;并利用率失真优化过程来自适应地选择最优的编码块大小以及预测模式.结果表明,所提算法相比于高清视频编码标准可以获得2.55dB的平均BD-峰值信噪比编码增益,同时可以获得较好的虚拟视点绘制质量.该算法充分利用虚拟绘制视点之间的强相关性,提高了光场图像的编码效率.
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关键词
图像处理
光场图像
图像压缩
视点相关性
高清视频编码
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职称材料
基于三支概念格合并的决策背景规则提取
被引量：
7
5
作者
王一宾
杨思春
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期913-920,共8页
作为当前形式概念分析领域的研究热点,利用三支概念格可以实现更为有效的决策分析。该文在现有基于属性导出三支概念格的规则提取基础上,研究了基于对象导出三支概念格的规则提取,并与经典概念格及属性导出三支概念格下的规则提取进行...
作为当前形式概念分析领域的研究热点,利用三支概念格可以实现更为有效的决策分析。该文在现有基于属性导出三支概念格的规则提取基础上,研究了基于对象导出三支概念格的规则提取,并与经典概念格及属性导出三支概念格下的规则提取进行了比较。然后通过对象导出三支概念格和属性导出三支概念格的合并,定义了对象/属性导出合并三支概念格,并提出了相应的规则提取算法。理论分析和实例结果表明,对象导出三支概念格和属性导出三支概念格的合并进一步改善了生成规则的质量。
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关键词
形式概念分析
决策形式背景
规则提取
三支概念格
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职称材料
非平衡化标签补全核极限学习机多标签学习
被引量：
4
6
作者
程玉胜
赵大卫
+1 位作者
王一宾
裴根生
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期719-725,共7页
目前众多的研究者通常直接将标签置信度矩阵作为先验知识直接加入到分类模型中,并没有考虑未标注先验知识对标签集质量的影响.基于此,引入非平衡参数的方法,将先验知识获得的基础置信度矩阵进行非平衡化,从而提出一种非平衡化的标签补...
目前众多的研究者通常直接将标签置信度矩阵作为先验知识直接加入到分类模型中,并没有考虑未标注先验知识对标签集质量的影响.基于此,引入非平衡参数的方法,将先验知识获得的基础置信度矩阵进行非平衡化,从而提出一种非平衡化的标签补全的核极限学习机多标签学习算法(KELM-NeLC):首先使用信息熵计算标签之间的相关关系得到标签置信度矩阵,然后利用非平衡参数方法对基础的标签置信度矩阵进行改进,构建出一个非平衡的标签补全矩阵,最后为了学习获得更加准确的标签置信度矩阵,将非平衡化的标签补全矩阵与核极限学习机进行联合学习,依此解决多标签分类问题.提出的算法在公开的多个基准多标签数据集中的实验结果表明,KELM-NeLC算法较其他对比的多标签学习算法有一定优势,使用统计假设检验进一步说明所提出算法的有效性.
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关键词
机器学习
多标签学习
标签相关性
信息熵
标签补全
极限学习机
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职称材料
基于标记密度分类间隔面的组类属属性学习
被引量：
1
7
作者
王一宾
裴根生
程玉胜
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第5期1179-1187,共9页
类属属性学习避免相同属性预测全部标记,是一种提取各标记独有属性进行分类的一种框架,在多标记学习中得到广泛的应用。而针对标记维度较大、标记分布密度不平衡等问题,已有的基于类属属性的多标记学习算法普遍时间消耗大、分类精度低...
类属属性学习避免相同属性预测全部标记,是一种提取各标记独有属性进行分类的一种框架,在多标记学习中得到广泛的应用。而针对标记维度较大、标记分布密度不平衡等问题,已有的基于类属属性的多标记学习算法普遍时间消耗大、分类精度低。为提高多标记分类性能,该文提出一种基于标记密度分类间隔面的组类属属性学习(GLSFL-LDCM)方法。首先,使用余弦相似度构建标记相关性矩阵,通过谱聚类将标记分组以提取各标记组的类属属性,减少计算全部标记类属属性的时间消耗。然后,计算各标记密度以更新标记空间矩阵,将标记密度信息加入原标记中,扩大正负标记的间隔,通过标记密度分类间隔面的方法有效解决标记分布密度不平衡问题。最后,通过将组类属属性和标记密度矩阵输入极限学习机以得到最终分类模型。对比实验充分验证了该文所提算法的可行性与稳定性。
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关键词
多标记分类
标记密度
组类属属性
极限学习机
分类间隔面
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职称材料
一种针对膝关节CT图像分割的卷积神经网络
被引量：
1
8
作者
吴江平
郑馨
《现代电子技术》
2022年第18期133-137,共5页
针对现有的膝关节CT图像分割方法耗时长、精度低的问题,文中提出一种改进U-Net的卷积神经网络。首先,该网络将添加批归一化层的残差模块作为U-Net编码过程的主要单元,以增加对图像特征的提取能力,克服网络训练过程中可能产生的梯度消失...
针对现有的膝关节CT图像分割方法耗时长、精度低的问题,文中提出一种改进U-Net的卷积神经网络。首先,该网络将添加批归一化层的残差模块作为U-Net编码过程的主要单元,以增加对图像特征的提取能力,克服网络训练过程中可能产生的梯度消失和梯度爆炸问题;其次,把Attention U-Net中的注意力门加入到U-Net解码过程的前3个阶段,在尽量减少网络复杂性的同时突出模型对图像重要特征的学习;最后,该网络结合Adam一阶优化算法和Focal Loss损失函数实现膝关节CT图像的精准分割。在膝关节CT图像数据集上,Dice系数、IOU系数精度分别达到96.5%,93.4%,豪斯多夫距离减小到(3.2±1.3)mm。相比U-Net和SegNet模型,文中算法在膝关节CT图像的分割方面精度更高,网络训练时间减少,平均预测每张图像的效率也有较大提高。
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关键词
图像分割
膝关节CT图像
卷积神经网络
医学图像处理
残差模块
注意力门
U-Net
损失函数
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职称材料
集成遗传算法在特征基因选取中的应用
被引量：
1
9
作者
江健生
汪妍
《安徽工业大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第1期53-59,共7页
结合Filter和Wrapper方法的优点,提出一种基于集成遗传算法(FSEGA)的特征选择方法,用于从基因表达谱数据中选择特征基因。根据基因正负样本的分布关系定义信息指标过滤噪声基因,在递归特征消除过程中根据基因的集成权值生成候选基因子集...
结合Filter和Wrapper方法的优点,提出一种基于集成遗传算法(FSEGA)的特征选择方法,用于从基因表达谱数据中选择特征基因。根据基因正负样本的分布关系定义信息指标过滤噪声基因,在递归特征消除过程中根据基因的集成权值生成候选基因子集,选择分类测试中具有最高AUC(接收者工作特征曲线下的面积)值的候选基因子集作为基因表达谱数据集的特征基因子集,将支持向量机(SVM)用于算法的适应度函数,研究FSEGA方法与分类器算法之间的关系,对5个肿瘤特征基因表达谱数据集进行基因选取实验。结果表明,采用提出的集成特征选取方法选取的特征基因集合含丰富类别信息,重复性较好,提高了肿瘤特征基因选取的稳定性和鲁棒性。
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关键词
集成遗传算法
特征基因
特征选取
支持向量机
基因表达谱
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职称材料
基于混合核极限学习机的多标签学习研究
被引量：
1
10
作者
钱萌
唐家康
《重庆科技学院学报（自然科学版）》
CAS
2019年第2期79-85,共7页
为了获得更优算法,将加入混合核的极限学习机算法应用于多标签学习中。首先在极限学习机算法中通过混合核函数将特征映射到高维空间,然后对原标签空间建立混合核极限学习机模型求得输出权值,最后通过模型计算预测未知样本的标签情况。
关键词
多标签学习
极限学习机
混合核函数
回归拟合
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职称材料
题名
基于轮询机制的公平高效机会干扰对齐算法
被引量：
4
1
作者
谢显中
卢华兵
施赵媛
机构
重庆邮电大学宽带接入网络研究所
安庆师范大学
安徽省智能感知与计算重点实验室
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第10期1-9,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.61271259
No.61301123
+4 种基金
No.61471076)
重庆市教委科学技术研究基金资助项目(No.KJ130536)
长江学者和创新团队发展计划基金资助项目(No.IRT1299)
重庆市科委重点实验室专项基金资助项目(CSTC)
安徽省教育厅基金资助项目(No.AQKJ2015B008)~~
文摘
针对干扰对齐的实际应用提出的机会干扰对齐算法(OIA)存在通信资源分配不公平、所需用户基数大等问题。为此,提出一种基于轮询机制的公平高效机会干扰对齐算法。首先确定协作处理簇,并基于轮询机制在主小区中选择信道质量最优的通信用户,然后通过设计次基站的有用信号空间完全消除主小区用户对次基站的干扰,进一步在次小区中以干扰泄露最小化为原则选择通信用户,最后从理论上分析证明了公平性和最小传输块数等性能。仿真结果表明,与原始机会干扰对齐算法相比,所提算法在提升公平性的同时,有效降低干扰泄露和提升系统容量,并且可减少传输块数和实现用户通信接入快速响应。
关键词
机会干扰对齐
轮询机制
公平性
快速接入
灵活性
Keywords
opportunistic interference alignment （OIA）, round-robin scheduling, fairness, quick access, flexibility
分类号
TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于虚拟现实技术的黄梅戏数字博物馆设计
被引量：
12
2
作者
王广军
王鹏林
贾玟卿
杨笑笑
陈晓慧
机构
安庆师范大学
安徽省智能感知与计算重点实验室
安庆师范大学
计算
机与信息学院
安庆职业技术学院电子信息系
出处
《安庆师范大学学报（社会科学版）》
2021年第4期98-103,共6页
基金
安徽省哲学社会科学规划青年项目“数字媒体技术关于黄梅戏文化保护、传承和发展方式研究”(AHSKQ2018D74)。
文摘
基于虚拟现实技术构建黄梅戏VR数字博物馆,以安庆市黄梅戏博物馆为原型。首先通过三维建模技术建立3D博物馆模型,然后采用Unity交互开发技术实现场景漫游、浏览互动和交互游戏,最后使用虚拟现实头戴式显示技术实现沉浸式虚拟漫游。用户通过虚拟现实体验打破空间限制,身临其境感受黄梅戏文化的独特魅力,提高人们对黄梅戏的认知度,为互联网时代中国传统戏剧文化传承发展提供新思路。
关键词
黄梅戏
数字博物馆
虚拟现实
沉浸式体验
分类号
G312 [文化科学]
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职称材料
题名
单传感器数据驱动的人体日常短时行为识别方法
被引量：
8
3
作者
苏本跃
郑丹丹
汤庆丰
盛敏
机构
安庆师范大学
计算
机与信息学院
安徽省智能感知与计算重点实验室
杭州师范大学医学院
出处
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2019年第2期282-290,共9页
基金
国家自然科学基金(61603003
11471093)
+1 种基金
教育部"云数融合科教创新"基金(2017A09116)
安徽省高校优秀拔尖人才培育资助项目(gxbjZD26)
文摘
在基于惯性传感器的人体行为识别研究中,特征提取是其中的关键环节之一。而离散数据统计特征的稳定性依赖于特征提取的窗口大小。一般来说,训练数据的窗口长度需要大于一个运动周期。因此,针对测试数据远小于一个运动周期的短序列样本识别问题,提出了一种基于模板匹配的新的解决方案。首先,通过适当分割训练数据的长序列样本,构建一个过完备的短时行为模板库,将待测短时样本与模板库中样本进行一致化处理并进行匹配;其次,在匹配算法中,采用样本间的F范数与整体梯度向量的2范数累加作为匹配度量准则,得到相似度直方图;最后,基于相似度直方图,根据投票策略得到最终分类识别结果。实验表明:在使用单传感器识别短时行为的情况下,新算法比传统算法在精度和稳定性上具有更好的性能,并能适应不同窗口下短时行为分类问题。
关键词
短时行为
模板匹配
行为模板库
相似度直方图
单传感器
Keywords
short-time activity
template matching
activity template library
similarity histogram
single sensor
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于视点相关性的光场图像压缩算法
被引量：
6
4
作者
刘德阳
王广军
吴健
艾列富
机构
安庆师范大学
计算
机与信息学院
安庆师范大学
安徽省智能感知与计算重点实验室
出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第4期551-556,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61603003
61801006)
+1 种基金
安徽省高等学校自然科学基金资助项目(KJ2018A0361)
上海大学新型显示技术及应用集成教育部重点实验室开放基金资助项目
文摘
为了探索虚拟绘制视点之间的强相关性,提高光场图像的压缩效率,提出一种基于视点相关性的光场图像压缩算法.该算法基于高清视频编码屏幕内容编码扩展平台,利用线性加权算法以及帧内块拷贝混合预测算法来提升编码块的预测精度;并利用率失真优化过程来自适应地选择最优的编码块大小以及预测模式.结果表明,所提算法相比于高清视频编码标准可以获得2.55dB的平均BD-峰值信噪比编码增益,同时可以获得较好的虚拟视点绘制质量.该算法充分利用虚拟绘制视点之间的强相关性,提高了光场图像的编码效率.
关键词
图像处理
光场图像
图像压缩
视点相关性
高清视频编码
Keywords
image processing
light field image
image compression
view correlation
high efficiency video coding
分类号
TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于三支概念格合并的决策背景规则提取
被引量：
7
5
作者
王一宾
杨思春
机构
安庆师范大学
计算
机与信息学院
安徽省智能感知与计算重点实验室
安徽
工业大学
计算
机科学与技术学院
出处
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期913-920,共8页
基金
安徽省自然科学基金(1808085MF178)
安徽省高校省级自然科学研究重点项目(KJ2013A177
KJ2016A098)
文摘
作为当前形式概念分析领域的研究热点,利用三支概念格可以实现更为有效的决策分析。该文在现有基于属性导出三支概念格的规则提取基础上,研究了基于对象导出三支概念格的规则提取,并与经典概念格及属性导出三支概念格下的规则提取进行了比较。然后通过对象导出三支概念格和属性导出三支概念格的合并,定义了对象/属性导出合并三支概念格,并提出了相应的规则提取算法。理论分析和实例结果表明,对象导出三支概念格和属性导出三支概念格的合并进一步改善了生成规则的质量。
关键词
形式概念分析
决策形式背景
规则提取
三支概念格
Keywords
formal concept analysis(FCA)
formal decision context
rules extraction
three-way concept lattices
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
非平衡化标签补全核极限学习机多标签学习
被引量：
4
6
作者
程玉胜
赵大卫
王一宾
裴根生
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
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期719-725,共7页
基金
安徽省高校重点自然科学基金项目(No.KJ2017A352)
安徽省高校重点实验室基金项目(No.ACAIM160102)
文摘
目前众多的研究者通常直接将标签置信度矩阵作为先验知识直接加入到分类模型中,并没有考虑未标注先验知识对标签集质量的影响.基于此,引入非平衡参数的方法,将先验知识获得的基础置信度矩阵进行非平衡化,从而提出一种非平衡化的标签补全的核极限学习机多标签学习算法(KELM-NeLC):首先使用信息熵计算标签之间的相关关系得到标签置信度矩阵,然后利用非平衡参数方法对基础的标签置信度矩阵进行改进,构建出一个非平衡的标签补全矩阵,最后为了学习获得更加准确的标签置信度矩阵,将非平衡化的标签补全矩阵与核极限学习机进行联合学习,依此解决多标签分类问题.提出的算法在公开的多个基准多标签数据集中的实验结果表明,KELM-NeLC算法较其他对比的多标签学习算法有一定优势,使用统计假设检验进一步说明所提出算法的有效性.
关键词
机器学习
多标签学习
标签相关性
信息熵
标签补全
极限学习机
Keywords
machine learning
multi-label learning
label correlations
information entropy
label completion
extreme learning machine
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于标记密度分类间隔面的组类属属性学习
被引量：
1
7
作者
王一宾
裴根生
程玉胜
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
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第5期1179-1187,共9页
基金
安徽省自然科学基金。
文摘
类属属性学习避免相同属性预测全部标记,是一种提取各标记独有属性进行分类的一种框架,在多标记学习中得到广泛的应用。而针对标记维度较大、标记分布密度不平衡等问题,已有的基于类属属性的多标记学习算法普遍时间消耗大、分类精度低。为提高多标记分类性能,该文提出一种基于标记密度分类间隔面的组类属属性学习(GLSFL-LDCM)方法。首先,使用余弦相似度构建标记相关性矩阵,通过谱聚类将标记分组以提取各标记组的类属属性,减少计算全部标记类属属性的时间消耗。然后,计算各标记密度以更新标记空间矩阵,将标记密度信息加入原标记中,扩大正负标记的间隔,通过标记密度分类间隔面的方法有效解决标记分布密度不平衡问题。最后,通过将组类属属性和标记密度矩阵输入极限学习机以得到最终分类模型。对比实验充分验证了该文所提算法的可行性与稳定性。
关键词
多标记分类
标记密度
组类属属性
极限学习机
分类间隔面
Keywords
Multi-label classification
Label-density
Group-label-specific features
Extreme learning machine
Classification margin
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
一种针对膝关节CT图像分割的卷积神经网络
被引量：
1
8
作者
吴江平
郑馨
机构
安庆师范大学
计算
机与信息学院
安徽省智能感知与计算重点实验室
出处
《现代电子技术》
2022年第18期133-137,共5页
基金
安徽省高校协同创新项目(GXXT-2019-008)
安徽省自然科学基金面上项目(1908085MF194)
+2 种基金
安徽省自然科学基金面上项目(1808085MF173)
安徽省自然科学基金面上项目(2008085MF195)
安徽省科技重大专项项目(201903a0620006)。
文摘
针对现有的膝关节CT图像分割方法耗时长、精度低的问题,文中提出一种改进U-Net的卷积神经网络。首先,该网络将添加批归一化层的残差模块作为U-Net编码过程的主要单元,以增加对图像特征的提取能力,克服网络训练过程中可能产生的梯度消失和梯度爆炸问题;其次,把Attention U-Net中的注意力门加入到U-Net解码过程的前3个阶段,在尽量减少网络复杂性的同时突出模型对图像重要特征的学习;最后,该网络结合Adam一阶优化算法和Focal Loss损失函数实现膝关节CT图像的精准分割。在膝关节CT图像数据集上,Dice系数、IOU系数精度分别达到96.5%,93.4%,豪斯多夫距离减小到(3.2±1.3)mm。相比U-Net和SegNet模型,文中算法在膝关节CT图像的分割方面精度更高,网络训练时间减少,平均预测每张图像的效率也有较大提高。
关键词
图像分割
膝关节CT图像
卷积神经网络
医学图像处理
残差模块
注意力门
U-Net
损失函数
Keywords
image segmentation
knee-joint CT image
convolutional neural network
medical image processing
residual module
attention gate
U-Net
loss function
分类号
TN911.73-34 [电子电信—通信与信息系统]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
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职称材料
题名
集成遗传算法在特征基因选取中的应用
被引量：
1
9
作者
江健生
汪妍
机构
安庆师范大学
计算
机与信息学院
安庆师范大学
安徽省
智能
感知与
计算
高校
重点
实验室
上海市浦东新区人民医院肿瘤科
出处
《安徽工业大学学报（自然科学版）》
CAS
2020年第1期53-59,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61801006)
安徽省自然科学基金项目(1908085MF194)
+1 种基金
安徽省教育厅质量工程项目(2017mooc240)
安庆师范大学青年基金项目(140017022)。
文摘
结合Filter和Wrapper方法的优点,提出一种基于集成遗传算法(FSEGA)的特征选择方法,用于从基因表达谱数据中选择特征基因。根据基因正负样本的分布关系定义信息指标过滤噪声基因,在递归特征消除过程中根据基因的集成权值生成候选基因子集,选择分类测试中具有最高AUC(接收者工作特征曲线下的面积)值的候选基因子集作为基因表达谱数据集的特征基因子集,将支持向量机(SVM)用于算法的适应度函数,研究FSEGA方法与分类器算法之间的关系,对5个肿瘤特征基因表达谱数据集进行基因选取实验。结果表明,采用提出的集成特征选取方法选取的特征基因集合含丰富类别信息,重复性较好,提高了肿瘤特征基因选取的稳定性和鲁棒性。
关键词
集成遗传算法
特征基因
特征选取
支持向量机
基因表达谱
Keywords
ensemble genetic algorithm
feature gene
feature selection
support vector machine(SVM)
gene expression profile
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
基于混合核极限学习机的多标签学习研究
被引量：
1
10
作者
钱萌
唐家康
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
《重庆科技学院学报（自然科学版）》
CAS
2019年第2期79-85,共7页
基金
2017年度安徽省高校自然科学研究重点项目"室内机器人分层SLAM研究"(KJ2017A354)
文摘
为了获得更优算法,将加入混合核的极限学习机算法应用于多标签学习中。首先在极限学习机算法中通过混合核函数将特征映射到高维空间,然后对原标签空间建立混合核极限学习机模型求得输出权值,最后通过模型计算预测未知样本的标签情况。
关键词
多标签学习
极限学习机
混合核函数
回归拟合
Keywords
multi-label learning
extreme learning machine
mixed kernel function
regression fitting
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
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于轮询机制的公平高效机会干扰对齐算法
谢显中
卢华兵
施赵媛
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
4
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职称材料
2
基于虚拟现实技术的黄梅戏数字博物馆设计
王广军
王鹏林
贾玟卿
杨笑笑
陈晓慧
《安庆师范大学学报（社会科学版）》
2021
12
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职称材料
3
单传感器数据驱动的人体日常短时行为识别方法
苏本跃
郑丹丹
汤庆丰
盛敏
《红外与激光工程》
EI
CSCD
北大核心
2019
8
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职称材料
4
基于视点相关性的光场图像压缩算法
刘德阳
王广军
吴健
艾列富
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2019
6
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职称材料
5
基于三支概念格合并的决策背景规则提取
王一宾
杨思春
《电子科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
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职称材料
6
非平衡化标签补全核极限学习机多标签学习
程玉胜
赵大卫
王一宾
裴根生
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
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职称材料
7
基于标记密度分类间隔面的组类属属性学习
王一宾
裴根生
程玉胜
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
1
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职称材料
8
一种针对膝关节CT图像分割的卷积神经网络
吴江平
郑馨
《现代电子技术》
2022
1
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职称材料
9
集成遗传算法在特征基因选取中的应用
江健生
汪妍
《安徽工业大学学报（自然科学版）》
CAS
2020
1
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职称材料
10
基于混合核极限学习机的多标签学习研究
钱萌
唐家康
《重庆科技学院学报（自然科学版）》
CAS
2019
1
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职称材料
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