基于消息传递的机载雷达组网航迹融合 被引量：1

1

作者 白向龙 潘泉 +2 位作者 马恩淳 郝宇航 云涛 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1235-1245,共11页

机载雷达组网航迹融合需要解决目标跟踪、数据关联与航迹管理3个子问题,然而这3个子问题相互耦合,采用开环序贯估计算法会导致性能下降.本文提出了一种基于消息传递的机载雷达组网航迹融合方法,该方法在联合优化框架下解决目标跟踪、数... 机载雷达组网航迹融合需要解决目标跟踪、数据关联与航迹管理3个子问题,然而这3个子问题相互耦合,采用开环序贯估计算法会导致性能下降.本文提出了一种基于消息传递的机载雷达组网航迹融合方法,该方法在联合优化框架下解决目标跟踪、数据关联与航迹管理3个子问题.首先,建立机载雷达组网航迹融合的联合概率密度函数,并将其转换为因子图.其次,将因子图分解为置信传播区域与平均场近似区域.目标运动状态的统计模型服从共轭指数模型,因此采用平均场近似以获得简单的消息传递更新公式.数据关联包含一对一约束,因此采用置信传播.目标存在状态同样采用置信传播,以获得更好的近似结果.最后,可以通过闭环迭代框架近似估计后验分布,从而有效处理目标跟踪、数据关联与航迹管理之间的耦合问题.仿真结果表明,所提算法的性能优于多假设跟踪算法和联合概率密度关联算法. 展开更多

关键词 航迹融合 消息传递 概率图模型 平均场近似 置信传播

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基于微偏振片阵列的偏振成像技术研究 被引量：5

2

作者 赵永强 张宇辰 +3 位作者 刘吾腾 张艳 李琳 潘泉 《红外与激光工程》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期3117-3123,共7页

基于微偏振片阵列(MPA)的偏振成像设备在体积、重量、功耗等方面的优势,极大促进了偏振成像的应用领域。但目前对于MPA光栅参数设计、单元排布模式以及偏振特征解算等方面的研究均存在严重不足,影响了准确偏振特征的获取。针对这些问题... 基于微偏振片阵列(MPA)的偏振成像设备在体积、重量、功耗等方面的优势,极大促进了偏振成像的应用领域。但目前对于MPA光栅参数设计、单元排布模式以及偏振特征解算等方面的研究均存在严重不足,影响了准确偏振特征的获取。针对这些问题,文中利用光栅衍射和等效介质理论进行MPA光栅参数设计,并提出MPA在频域内的联合编解码设计方法,以期MPA单元排布与偏振特征解算达到综合最优。仿真结果表明,MPA编解码设计方式的选择将会对偏振信息的获取性能产生较大影响。 展开更多

关键词 偏振成像 微偏振片阵列 等效介质理论 联合编解码

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基于云模型的战略预警信息系统效能评估 被引量：23

3

作者 杨峰 王碧垚 +1 位作者 赵慧波 吴俊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1334-1338,共5页

网络中心战中,面向信息优势对战略预警信息系统(strategy early-warning information system,SEWIS)进行效能评估非常重要。以美军SEWIS为例,详细分析了信息优势在该类系统中的具体内容和体现,建立了系统效能评估指标体系,引入云理论对S... 网络中心战中,面向信息优势对战略预警信息系统(strategy early-warning information system,SEWIS)进行效能评估非常重要。以美军SEWIS为例,详细分析了信息优势在该类系统中的具体内容和体现,建立了系统效能评估指标体系,引入云理论对SEWIS效能评估中的定性定量指标进行联合处理,最终形成基于云重心评判法的SEWIS效能评估方法,为战略预警系统优化升级提供支撑。仿真结果表明了该评估方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 战略预警 信息优势 云理论 效能评估

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基于扩展起始节点和加权融合策略预测肺癌风险致病基因 被引量：3

4

作者 王一斌 程咏梅 张绍武 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2016年第2期176-186,共11页

肺癌风险致病基因预测有助于了解疾病发病机制、提高临床治疗效果.目前,以重启游走为框架的风险致病基因预测算法,普遍存在起始节点少、节点转移概率相同、信息源单一的问题.为此,本文提出一种基于扩展起始节点和加权融合策略的风险致... 肺癌风险致病基因预测有助于了解疾病发病机制、提高临床治疗效果.目前,以重启游走为框架的风险致病基因预测算法,普遍存在起始节点少、节点转移概率相同、信息源单一的问题.为此,本文提出一种基于扩展起始节点和加权融合策略的风险致病基因预测算法(命名为AFMFSC),并在肺癌中验证算法有效性.首先,基于增广模糊测量思想,计算疾病表型近似基因间的增广功能相似得分,从中选出重要基因与致病基因作为扩展起始节点;其次,采用节点拓扑相似度转移矩阵及基因表达差异相关性转移矩阵,分别在蛋白质网络中重启随机游走,并将两种结果加权融合排序;最后,通过富集分析排名靠前基因,得到有显著意义的风险致病基因.AFMFSC算法预测的73个肺癌风险致病基因,均与肺癌发生、发展有密切联系,生物学意义显著.与其他排序算法相比,AFMFSC算法的Top 1%、Top 5%和AUC值比较大,平均排名和受拓扑特性偏差影响程度小;融合策略排名性能优于单一转移矩阵或普通邻接矩阵游走排名.AFMFSC算法不仅能准确有效地预测肺癌风险致病基因,而且可推广预测其他疾病风险致病基因,为探索癌症致病机理提供新视角及依据. 展开更多

关键词 风险致病基因 扩展起始节点 拓扑相似度转移矩阵 基因表达差异相关性转移矩阵 重启随机游走

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基于多层网络控制的个体化癌症驱动基因识别方法

5

作者 张桐 张绍武 +1 位作者 李岩 谢明宇 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1711-1726,共16页

目的识别癌症驱动基因,特别是罕见或个体特异性癌症驱动基因,对精准肿瘤学至关重要。考虑到肿瘤间的高度异质性,最近有一些方法尝试在个体水平上识别癌症驱动基因。然而,这些方法大多是将多组学数据整合到单一生物分子网络(如基因调控... 目的识别癌症驱动基因,特别是罕见或个体特异性癌症驱动基因,对精准肿瘤学至关重要。考虑到肿瘤间的高度异质性,最近有一些方法尝试在个体水平上识别癌症驱动基因。然而,这些方法大多是将多组学数据整合到单一生物分子网络(如基因调控网络或蛋白质相互作用网络)中来识别癌症驱动基因,容易忽略不同网络所特有的重要相互作用信息。为了整合不同生物分子网络的相互作用数据,促进癌症驱动基因识别,迫切需要发展一种多层网络方法。方法本文提出了一种多层网络控制方法(PDGMN),利用多层网络识别个体化癌症驱动基因。首先,利用基因表达数据构建针对个体病人的个体化多层网络,其中包括蛋白质相互作用层和基因相互关联层。然后,整合突变数据,对个体化多层网络中的节点进行加权。最后,设计了一种加权最小顶点覆盖集识别算法,找到个体化多层网络中的最优驱动节点集,以提高个体化癌症驱动基因的识别效果。结果在三个TCGA癌症数据集上的实验结果表明,PDGMN在个体化驱动基因识别方面优于其他现有方法,并能有效识别个体病人的罕见癌症驱动基因。特别是,在不同生物分子网络上的实验结果表明,PDGMN能够捕获不同生物分子网络的独有特征,从而改进癌症驱动基因的识别结果。结论PDGMN能有效识别个体化癌症驱动基因,并从多层网络的视角,加深我们对癌症驱动基因识别的理解。本文所用的源代码和数据集可以从https://github.com/NWPU-903PR/PDGMN获取。 展开更多

关键词 多层生物分子网络 多层网络控制 个体化癌症驱动基因 个体化多层网络 最小节点覆盖集

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双层无迹卡尔曼滤波 被引量：21

6

作者 杨峰 郑丽涛 +1 位作者 王家琦 潘泉 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期1386-1391,共6页

针对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman fllter, UKF)在强非线性系统中估计效果差的问题,提出了双层无迹卡尔曼滤波(Double layer unscented Kalman filter, DLUKF)算法,该算法用带权值的采样点表征先验分布,而后用内层UKF算法对每个采... 针对无迹卡尔曼滤波(Unscented Kalman fllter, UKF)在强非线性系统中估计效果差的问题,提出了双层无迹卡尔曼滤波(Double layer unscented Kalman filter, DLUKF)算法,该算法用带权值的采样点表征先验分布,而后用内层UKF算法对每个采样点进行更新,最后引入外层UKF算法的更新机制得到估计值和估计协方差.仿真结果表明,相比于传统算法,所提的DLUKF算法可以在较低计算负载下获得较高滤波估计精度. 展开更多

关键词 状态估计 采样策略 无迹卡尔曼滤波 改进的无迹卡尔曼滤波 无迹粒子滤波

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基于节点-模块置信度及局部模块度双重约束挖掘前列腺癌候选疾病模块 被引量：1

7

作者 王一斌 程咏梅 张绍武 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2015年第4期375-389,共15页

前列腺癌病因及发病机理研究有助于前列腺癌预防和治疗.目前,前列腺癌生化试验研究方法成本高、耗时,而基于网络计算方法容易受基因表达谱数据不完整、噪声高及实验样本数量少等约束.为此,本文提出一种基于节点-模块置信度及局部模块度... 前列腺癌病因及发病机理研究有助于前列腺癌预防和治疗.目前,前列腺癌生化试验研究方法成本高、耗时,而基于网络计算方法容易受基因表达谱数据不完整、噪声高及实验样本数量少等约束.为此,本文提出一种基于节点-模块置信度及局部模块度的双重约束算法(命名为NMCOM),挖掘前列腺癌候选疾病模块.NMCOM算法不依赖基因表达谱数据,采用候选基因与致病表型之间一致性得分,候选基因与致病基因之间语义相似性得分融合排序策略,选取起始节点,并基于节点-模块置信度及局部模块度双重约束挖掘前列腺癌候选疾病模块.通过对挖掘出的模块进行富集分析,最终得到18个有显著意义的候选疾病基因模块.与单一打分排序方法及随机游走重开始方法相比,NMCOM融合排序策略的平均排名比小、AUC值大,且挖掘出结果明显优于其他模块挖掘算法,模块生物学意义显著.NMCOM算法不仅能准确有效地挖掘前列腺癌候选疾病模块,且可扩展挖掘其他疾病候选模块. 展开更多

关键词 前列腺癌 疾病模块挖掘 候选基因排序 节点-模块置信度 局部模块度

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基于深度优先随机森林分类器的目标检测 被引量：9

8

作者 马娟娟 潘泉 +3 位作者 梁彦 胡劲文 赵春晖 王华夏 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期518-523,共6页

从机载视觉传感器获取的图像中检测近距离目标,对小型无人机飞行安全非常重要,需要大量样本训练分类器以提高目标检测的准确性。然而,如果训练样本太大,随着树的层数增加,广度优先方法训练随机森林分类器会导致欠拟合问题。针对这个问题... 从机载视觉传感器获取的图像中检测近距离目标,对小型无人机飞行安全非常重要,需要大量样本训练分类器以提高目标检测的准确性。然而,如果训练样本太大,随着树的层数增加,广度优先方法训练随机森林分类器会导致欠拟合问题。针对这个问题,提出了深度优先方法递归训练随机森林分类器,每次递归过程只分裂一个节点。实验表明,在SenseAndAvoid数据集目标检测的平均准确率是69.3%,比广度优先方法训练的随机森林分类器高7.6%。深度优先方法递归训练随机森林分类器,能有效抑制广度优先方法训练时的欠拟合问题,提高了随机森林分类器的泛化能力和目标检测的准确性。 展开更多

关键词 无人机 目标检测 深度优先 随机森林分类器

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高通量RNA甲基化测序数据处理与分析研究进展 被引量：2

9

作者 刘恋 张绍武 +1 位作者 孟佳 陈润生 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2015年第10期891-899,共9页

随着高通量测序技术快速发展,Me RIP-seq(methylated RNA immunoprecipitation sequencing)测序技术开启了RNA表观遗传学研究新局面,能够在全基因组范围内描述RNA甲基化.从Me RIP-seq高通量数据中挖掘RNA甲基化模式,有助于揭示m RNA甲... 随着高通量测序技术快速发展,Me RIP-seq(methylated RNA immunoprecipitation sequencing)测序技术开启了RNA表观遗传学研究新局面,能够在全基因组范围内描述RNA甲基化.从Me RIP-seq高通量数据中挖掘RNA甲基化模式,有助于揭示m RNA甲基化在调控基因表达、剪切等方面所发挥的潜在功能,有效指导癌症的干预治疗.本文从Me RIP-seq测序原理出发,较全面地综述Me RIP-seq数据处理和分析方法研究现状,并对其所面临的计算问题进行讨论和展望. 展开更多

关键词 ME RIP-seq测序 数据处理与分析 RNA甲基化 表观遗传

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基于相似性传播的天波雷达多路径量测聚类 被引量：1

10

作者 白向龙 兰华 +2 位作者 张卓 王增福 潘泉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期1265-1274,共10页

电离层多层结构特性使得天波雷达(OTHR)与目标之间存在多条信号传播路径,进而可能对单目标产生多路径量测。该文考虑了天波雷达多路径量测聚类问题,其需要同时对多路径量测进行电离层传播路径辨识和聚类。由于天波雷达量测模型假设1个... 电离层多层结构特性使得天波雷达(OTHR)与目标之间存在多条信号传播路径,进而可能对单目标产生多路径量测。该文考虑了天波雷达多路径量测聚类问题,其需要同时对多路径量测进行电离层传播路径辨识和聚类。由于天波雷达量测模型假设1个目标通过1种电离层传播路径至多产生1个量测,因此需要考虑多路径聚类约束。该文将相似性传播聚类扩展到多路径约束模型,并提出一种新的多路径相似性传播聚类算法。该算法通过构建多路径量测聚类的概率图模型,将聚类问题转化为概率图模型隐变量的推断问题,采用最大和置信传播算法近似求解聚类变量的最大后验概率。算法优点包括可以自动识别聚类团数目,单次消息传播的时间复杂度为量测个数和传播路径个数乘积的平方。仿真实验分析表明,所提算法较多路径多假设聚类算法具有更好的聚类性能。 展开更多

关键词 天波雷达 多路径 量测聚类 相似性传播 置信传播

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基于随机游走的风险致病基因预测研究进展 被引量：1

11

作者 刘丽丽 张绍武 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2021年第10期1184-1195,共12页

风险致病基因预测有助于揭示癌症等复杂疾病发生、发展机理,提高现有复杂疾病检测、预防及治疗水平,为药物设计提供靶标.全基因组关联分析(GWAS)和连锁分析等传统方法通常会产生数百种候选致病基因,采用生物实验方法进一步验证这些候选... 风险致病基因预测有助于揭示癌症等复杂疾病发生、发展机理,提高现有复杂疾病检测、预防及治疗水平,为药物设计提供靶标.全基因组关联分析(GWAS)和连锁分析等传统方法通常会产生数百种候选致病基因,采用生物实验方法进一步验证这些候选致病基因往往成本高、费时费力,而通过计算方法预测风险致病基因,并对其进行排序,可有效减少候选致病基因数量,帮助生物学家优化实验验证方案.鉴于目前随机游走算法在风险致病基因预测方面的卓越表现,本文从单元分子网络、多重分子网络和异构分子网络出发,对基于随机游走预测风险致病基因研究进展进行较全面的综述分析,讨论其所存在的计算问题,展望未来可能的研究方向. 展开更多

关键词 致病基因 随机游走 单元网络 多重网络 异构网络

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基于学习字典和稀疏约束的湍流退化图像盲复原 被引量：3

12

作者 鱼轮 李晖晖 《电子测量技术》 2020年第17期105-109,共5页

针对基于字典稀疏表示图像复原中,利用清晰图像库训练样本导致的字典学习效率低,以及解卷积方法对噪声敏感的问题,提出一种基于学习字典和稀疏约束的湍流退化图像盲复原算法,该算法对观测图像进行降采样作为训练样本,利用字典下模糊图... 针对基于字典稀疏表示图像复原中,利用清晰图像库训练样本导致的字典学习效率低,以及解卷积方法对噪声敏感的问题,提出一种基于学习字典和稀疏约束的湍流退化图像盲复原算法,该算法对观测图像进行降采样作为训练样本,利用字典下模糊图像与清晰图像的稀疏表示系数相同,直接用清晰字典和稀疏系数对图像进行复原避免解卷积运算。在利用稀疏系数复原图像时,加入图像的梯度稀疏先验,有效减轻了复原图像中的块效应。仿真结果表明,算法能在一定程度上抑制复原图像中的伪像,提高图像的复原效果。 展开更多

关键词 图像复原 学习字典 点扩散函数 稀疏约束

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NELDA:基于网络嵌入的lncRNA-疾病关联关系预测

13

作者 李维娜 樊校楠 张绍武 《生物化学与生物物理进展》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2022年第7期1369-1380,共12页

目的 长非编码RNA (lncRNAs)参与多种重要的生物学过程并与各种人类疾病密切相关,因此,lncRNA-疾病关联预测研究有助于疾病的诊断、治疗和在分子水平理解人类疾病的发生发展机制。目前,大多数lncRNA-疾病关联预测方法倾向于浅层整合lnc... 目的 长非编码RNA (lncRNAs)参与多种重要的生物学过程并与各种人类疾病密切相关,因此,lncRNA-疾病关联预测研究有助于疾病的诊断、治疗和在分子水平理解人类疾病的发生发展机制。目前,大多数lncRNA-疾病关联预测方法倾向于浅层整合lncRNA和疾病的相关信息,忽略网络拓扑结构中的深层嵌入特征;另外通过随机选取lncRNA-疾病非关联对构建负样本训练集合,影响预测方法的鲁棒性。方法 本文提出一种基于网络嵌入的NELDA方法,预测潜在的lncRNA-疾病关联关系。NELDA首先利用lncRNA表达谱、疾病本体论和已知的lncRNA-疾病关联关系,构建lncRNA相似性网络、疾病相似性网络和lncRNA-疾病关联网络。然后,通过设计4个深度自编码器分别从lncRNA/疾病的相似性网络、lncRNA-疾病关联网络学习lncRNA和疾病的低维网络嵌入特征。串联lncRNA和疾病的相似性网络嵌入特征及lncRNA和疾病的关联网络嵌入特征,分别输入两个支持向量机分类器预测lncRNA-疾病关联。最后,采用加权融合策略融合两个支持向量机分类器的预测结果,给出lncRNA-疾病关联关系的最终预测结果。另外,根据已知的lncRNA-疾病关联对和疾病语义相似性,设计一种负样本选取策略构建可信度相对较高的lncRNA-疾病非关联对样本集,用以改善分类器的鲁棒性,该策略通过设计一种打分函数为每对lncRNA-疾病进行打分,选取得分较低的lncRNA-疾病对作为lncRNA-疾病非关联对样本(即负样本)。结果 十折交叉验证实验结果表明:NELDA能够有效预测lncRNA-疾病关联关系,其AUC达到0.982 7,比现有LDASR和LDNFSGB方法分别提高了0.062 7和0.020 7。另外,负样本选取策略与决策级加权融合策略能够有效改善NELDA预测性能。胃癌和乳腺癌案例研究中,29/40 (72.5%)预测的与胃癌和乳腺癌关联lncRNAs,在近期文献和公共数据库中能够发现相关的支撑证据。结论 这些实验结果表明,NELDA是一种有效的lncRNA-疾病关联关系预测方法,具有挖掘潜在lncRNA-疾病关联关系的能力。 展开更多

关键词 lncRNA-疾病关联 网络嵌入 深度自编码器 高质量负样本选取

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