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基于深度级联森林的乳腺癌基因数据分类研究被引量：2: 1; 作者秦喜文王芮张斯琪《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期177-185,共9页; 乳腺癌基因数据的分类研究在临床医学上具有重要意义。针对基因数据的结构复杂、高维小样本等特点,提出一种最大相关最小条件冗余和深度级联森林结合的基因数据分类方法。选取博德基因研究所乳腺癌基因表达数据集,共98个数据作为样本,... 展开更多; 关键词乳腺癌分类基因表达数据变量选择最大相关最小冗余深度级联森林; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混合策略的蜣螂优化算法研究: 2; 作者秦喜文冷春晓董小刚《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第5期829-839,共11页; 针对蜣螂优化算法存在易陷入局部最优、全局探索和局部开发能力不平衡等问题,为提升蜣螂优化算法的寻优能力,提出一种混合策略的蜣螂优化算法。采用Sobol序列初始化种群,以使蜣螂种群更好地遍历整个解空间;在滚球蜣螂位置更新阶段加入... 展开更多; 关键词蜣螂优化算法 Sobol序列黄金正弦算法混合变异算子; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于注意力机制和Mogrifier LSTNet的道路交通占有率预测: 3; 作者秦喜文潘星宇 +2 位作者张斯琪石红玉董小刚《长春工业大学学报》 CAS 2024年第3期199-207,共9页; 提出一种改进的LSTNet深度学习框架用于交通占有率数据预测。采用不同大小的卷积核来捕捉时间序列数据中不同时间范围内的模式和趋势,并融合CBAM注意力机制可以在通道维度和空间维度上自适应地调整特征的权重。通过引入Mogrifier机制多... 展开更多; 关键词 LSTNet模型卷积神经网络 CBAM注意力机制 Mogrifier LSTM 交通占有率预测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进Transformer的电力负载预测: 4; 作者秦喜文唐英杰 +1 位作者董小刚朱妍霏《长春工业大学学报》 CAS 2024年第5期445-451,共7页; 针对电力负载预测任务,提出了一种改进的Transformer模型。使用全连接层替换原来的解码器结构,在降低模型复杂度的同时使模型更加契合电力负载数据,使用AdamW方法优化了深度学习中普遍存在的权重衰减处理上的缺陷。实验结果表明,在洛杉... 展开更多; 关键词 TRANSFORMER 自注意力机制电力负载预测位置编码; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于加权深度森林的长白山风景区客流量预测被引量：1: 5; 作者秦喜文陈冬雪 +2 位作者占贻畅尹冬梅董小刚《长春工业大学学报》 CAS 2022年第4期587-592,共6页; 提出一种改进的加权深度森林方法。主要通过筛选多粒度扫描产生的子样本,使预测结果性能更好。选取长白山风景区客流量数据集作为样本,将随机森林、支持向量机和原始深度森林等作为对比方法,验证了模型的有效性。结果表明,提出的算法R^... 展开更多; 关键词加权深度森林多粒度扫描旅游客流量预测评价指标; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于深度级联森林的乳腺癌基因数据分类研究被引量：2: 1; 作者秦喜文王芮张斯琪; 机构长春工业大学大数据科学研究院长春工业大学研究生院长春工业大学数学与统计学院; 出处《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期177-185,共9页; 基金国家自然科学基金(11301036,12026430) 吉林省教育厅科研项目(JJKH20170540KJ,JJKH20210716KJ)。; 文摘乳腺癌基因数据的分类研究在临床医学上具有重要意义。针对基因数据的结构复杂、高维小样本等特点,提出一种最大相关最小条件冗余和深度级联森林结合的基因数据分类方法。选取博德基因研究所乳腺癌基因表达数据集,共98个数据作为样本,每个样本包含1 213个特征基因。首先对数据进行标准化处理,然后利用最大相关最小条件冗余选取特征子集,最后使用深度级联森林对特征子集进行分类。将随机森林、支持向量机和BP神经网络作为对比方法。结果表明,所提出的最大相关最小条件冗余和深度级联森林结合方法的最佳分类准确率达到93.78%,明显优于其他方法。该方法能有效提高乳腺癌基因数据的分类准确率,对基于基因数据的乳腺癌分类具有重要的理论意义与实用价值。; 关键词乳腺癌分类基因表达数据变量选择最大相关最小冗余深度级联森林; Keywords breast cancer classification gene expression data variable selection max-relevance and min-redundancy(mRMR) multi-grained cascade forest(gcForest); 分类号 R318 [医药卫生—生物医学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合策略的蜣螂优化算法研究: 2; 作者秦喜文冷春晓董小刚; 机构长春工业大学数学与统计学院长春工业大学大数据科学研究院; 出处《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2024年第5期829-839,共11页; 基金国家自然科学基金资助项目(12026430) 吉林省科技厅基金资助项目(20200403182SF,20210101149JC)。; 文摘针对蜣螂优化算法存在易陷入局部最优、全局探索和局部开发能力不平衡等问题,为提升蜣螂优化算法的寻优能力,提出一种混合策略的蜣螂优化算法。采用Sobol序列初始化种群,以使蜣螂种群更好地遍历整个解空间;在滚球蜣螂位置更新阶段加入黄金正弦算法,提高收敛速度和寻优精度;引入混合变异算子进行扰动,提高算法跳出局部最优的能力。对改进的算法进行8个基准函数的测试,并与灰狼优化算法、鲸鱼优化算法和蜣螂优化算法等进行比较,并验证了3种改进策略的有效性。结果表明,混合策略的蜣螂优化算法在收敛速度、鲁棒性和寻优精度有明显增强。; 关键词蜣螂优化算法 Sobol序列黄金正弦算法混合变异算子; Keywords dung beetle optimizer Sobol sequence golden sine algorithm mix mutation operator; 分类号 TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于注意力机制和Mogrifier LSTNet的道路交通占有率预测: 3; 作者秦喜文潘星宇张斯琪石红玉董小刚; 机构长春工业大学大数据科学研究院长春工业大学数学与统计学院; 出处《长春工业大学学报》 CAS 2024年第3期199-207,共9页; 基金吉林省科技厅项目(20200403182SF,20210101149JC) 吉林省教育厅项目(JJKH20210716KJ)。; 文摘提出一种改进的LSTNet深度学习框架用于交通占有率数据预测。采用不同大小的卷积核来捕捉时间序列数据中不同时间范围内的模式和趋势,并融合CBAM注意力机制可以在通道维度和空间维度上自适应地调整特征的权重。通过引入Mogrifier机制多次迭代交替更新LSTM的输入门和遗忘门的权重,以更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。而AR模型充分考虑了数据集的自相关性帮助模型更好地理解历史信息。实验结果表明,提出的模型相对绝对值误差为0.3497,明显优于其他模型,能够有效提高交通占有率的准确预测。; 关键词 LSTNet模型卷积神经网络 CBAM注意力机制 Mogrifier LSTM 交通占有率预测; Keywords LSTNet model CNN(Convolutional Neural Network) CBAM attention mechanism Mogrifier LSTM traffic occupancy forecast.; 分类号 O213.2 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进Transformer的电力负载预测: 4; 作者秦喜文唐英杰董小刚朱妍霏; 机构长春工业大学大数据科学研究院长春工业大学数学与统计学院东北师范大学政法学院; 出处《长春工业大学学报》 CAS 2024年第5期445-451,共7页; 基金吉林省教育厅项目(JJKH20210716HK) 吉林省科技厅项目(20200403182SF,20210101149JC)。; 文摘针对电力负载预测任务,提出了一种改进的Transformer模型。使用全连接层替换原来的解码器结构,在降低模型复杂度的同时使模型更加契合电力负载数据,使用AdamW方法优化了深度学习中普遍存在的权重衰减处理上的缺陷。实验结果表明,在洛杉矶、纽约和萨克拉门托三个城市的真实电力负载数据集上,相较于ELM、RNN、LSTM和传统的Transformer模型,改进的Transformer模型可以更准确地进行电力负载预测。; 关键词 TRANSFORMER 自注意力机制电力负载预测位置编码; Keywords Transformer self-attention mechanism power load forecasting position encoding.; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化] O212 [理学—概率论与数理统计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于加权深度森林的长白山风景区客流量预测被引量：1: 5; 作者秦喜文陈冬雪占贻畅尹冬梅董小刚; 机构长春工业大学大数据科学研究院长春工业大学数学与统计学院; 出处《长春工业大学学报》 CAS 2022年第4期587-592,共6页; 基金国家自然科学基金项目(12026430) 吉林省科技厅项目(20200403182SF,20210101149JC) 吉林省教育厅项目(JJKH20210716KJ)。; 文摘提出一种改进的加权深度森林方法。主要通过筛选多粒度扫描产生的子样本,使预测结果性能更好。选取长白山风景区客流量数据集作为样本,将随机森林、支持向量机和原始深度森林等作为对比方法,验证了模型的有效性。结果表明,提出的算法R^(2)为0.9586,明显高于其他方法。该算法能有效提高客流量预测的准确性,对旅游业的发展具有重要的理论意义与实用价值。; 关键词加权深度森林多粒度扫描旅游客流量预测评价指标; Keywords weighted deep forest multi-grained scanning tourist flow prediction evaluation metrics; 分类号 O157.5 [理学—基础数学]; 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	基于深度级联森林的乳腺癌基因数据分类研究	秦喜文王芮张斯琪	《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心	2022	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于混合策略的蜣螂优化算法研究	秦喜文冷春晓董小刚	《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于注意力机制和Mogrifier LSTNet的道路交通占有率预测	秦喜文潘星宇张斯琪石红玉董小刚	《长春工业大学学报》 CAS	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进Transformer的电力负载预测	秦喜文唐英杰董小刚朱妍霏	《长春工业大学学报》 CAS	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于加权深度森林的长白山风景区客流量预测	秦喜文陈冬雪占贻畅尹冬梅董小刚	《长春工业大学学报》 CAS	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料