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卷积神经网络模型在儿科疾病预测中的应用被引量：3: 2018年; 目的:针对儿童看病需求量大导致的儿科诊疗服务效率和准确率偏低等问题,利用自然语言处理和深度学习技术,从儿科历史病历数据中自动"学习"专家医生诊断模式,形成智能辅助诊断模型,从而对新的儿科病历数据输出疾病诊断决策。结果:基于深度卷积神经网络的七分类疾病智能诊断模型的正确率为84.26%,F1-score为84.33%,基本达到可投入实际应用的级别。结论:智能诊断决策作为预诊信息提供给医生进行确诊参考,对提升医生诊断速度效果明显。; 李小整王华珍熊英杰曾宇晨何霆吴谨准陈坚; 关键词：自然语言处理

基于一致性预测器的中医证素组合诊断模型: 2014年; 构建中医证素组合智能诊断模型需要特殊的域预测分类器而非传统的点预测分类器.引入一致性预测器(conformal predictor,CP),以算法随机性水平值为证素的重要性度量,以算法风险水平为阈值进行域预测输出,以中医慢性疲劳样本集为研究对象,随机森林(random forest,RF)等传统机器学习算法被嵌入到CP框架中计算样本奇异值.实验结果表明,CP-RF模型不仅拟合率比其他域预测分类器高,还对阈值具有很好的鲁棒性,克服了阈值对预测域的波动性,解决了中医多证素组合诊断关键的技术难题之一,同时CP-RF模型的预测域错误率能够被算法风险水平阈值所校准,表明其阈值具有明确的统计意义和可解释性,能够被中医医生所接受.; 王华珍吕兵洪燕珠; 关键词：证素中医慢性疲劳

基于高斯加权的GeesePSO改进算法: 2013年; 为了提高粒子群算法的优化性能,通过观察和分析雁群结队飞行的智能群体现象,国内学者提出了基于雁群启示的粒子群优化算法(GeesePSO,GPSO)。该算法虽然在一定程度上提高了PSO算法的性能,但是在GPSO算法中存在着不合理的加权平均机制,即最小值寻优方面的加权缺陷。针对该问题,本文通过采用高斯加权方法对GPSO进行合理改进,提出一种基于高斯加权改进的粒子群优化算法(Gaussian-Weighted GPSO,GWGPSO)。实验结果表明:新算法在收敛精度、收敛速度和鲁棒性等指标上得到了提高,从而证明高斯加权方式是合理的和正确的。; 庄培显戴声奎; 关键词：粒子群优化群体智能

MLICP-CNN:基于CNN与ICP的多标记胸片置信诊断模型被引量：1: 2019年; 针对胸片的多标记预测集缺少可校准性的缺陷,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)与归纳一致性预测器(Inductive Conformal Prediction,ICP)的多标记胸片置信诊断模型MLICP-CNN。该模型将学习数据划分为训练集和校准集,通过使用CNN从训练集中学习出规则D。基于规则D和校准集使用算法随机性对被测数据进行置信预测,即为每个被测数据提供附带置信度的多标记预测集。在对Chest X-ray14胸片数据集的实验结果表明,该模型在临床常用的95%置信度下,模型准确率为95%,体现了置信度评估的恰好可校准性。在CNN架构为Resenet50并采用LS-MLICP为奇异值映射函数下,模型性能最好,其确定预测率为96.43%,理想预测率为92.31%。另外,CNN架构对预测效率的影响程度远远小于奇异值映射函数。; 吴能光王华珍许晓泓刘俊龙何霆吴谨准; 关键词：多标记学习 X线胸片诊断

医学检验知识的图谱构建与应用被引量：2: 2020年; 为填补未有基于检验科信息系统(Laboratory information system,LIS)真实检验数据的医学检验知识图谱的领域空白,本文提出一种基于LIS构建医学检验知识图谱的方法与系统。首先通过概念层设计和实例层学习构建了包括1234个实体结点和29956条关系的医学检验知识图谱,然后将医学检验知识图谱应用于检验查询和合理检验两个方面。所构建的LIS医学检验知识图谱具有良好的知识表示结构、高速的信息查询和深层次的关系推理等优点,能提高医生的工作效率,同时也能开拓LIS系统的应用场景。; 金雅妮王华珍王硕刘骏龙; 关键词：LIS 知识图谱知识查询

基于随机森林的高维数据可视化被引量：5: 2014年; 目前对高维数据进行挖掘的方法大多是基于数学理论而非可视化的直觉。为便于直观分析和评价高维数据,提出引入随机森林(RF)方法对高维数据进行数据可视化。首先,采用RF进行有监督学习得到样本间的相似度度量,并采用主坐标分析法对其进行降维,将高维数据的关系信息变换到低维空间;然后,在低维空间中采用散点图进行可视化。在高维基因数据集上实验结果表明,基于RF有监督降维的可视化能够较好地展现高维数据的类分布规律,且优于传统的无监督降维后的可视化效果。; 吕兵王华珍; 关键词：可视化散点图

基于暗原色先验模型的快速去雾算法被引量：43: 2013年; 为了实时地消除图像中的雾气,提出了一种基于暗原色先验理论的快速去雾算法。改进了透射率修复方法,显著地减少了算法的计算量;通过自适应调节透射率下限值和大气光成分值,扩大了去雾处理的适用范围;对复原的图像进行增强处理,改善了复原图像的整体视觉效果。实验结果表明,本文算法能有效地去除图像中的雾气,同时提高了算法的处理速度,有利于算法的实时实现。; 张冰冰戴声奎孙万源; 关键词：去雾透射率

基于随机森林的中医数据可视化研究被引量：4: 2014年; 中医诊疗研究引入机器学习方法存在交互性差和特征值离散性两大缺陷。引入基于随机森林(Random Forest,RF)的可视化技术,对原始数据进行基于RF的特征变换,使样本在新特征空间的类可分性增强;采用主坐标分析法对变换后的数据进行降维,将高维数据的关系信息变换到适合人类视觉认知的低维空间里;在低维空间里采用散点图和平行坐标图对数据进行可视化。在中医慢性胃炎数据集上的实验结果表明,通过RF处理后,各类数据聚集在不同的区域空间中,呈现良好的可分性。这些图形图像视觉信息能帮助用户准确理解数据集的分布规律以及隐含的发展趋势,进而深入探讨这些信息蕴含的中医学意义。; 王华珍彭淑娟缑锦陈锻生; 关键词：可视化中医慢性胃炎

基于域变换递归滤波的雾天图像复原被引量：3: 2015年; 为了提高大雾天气下采集图像的对比度和能见度,提出一种基于域变换递归滤波的图像复原方法。该方法在大气散射模型的基础上,对大气耗散函数的约束条件进行空间域的变换以实现维数降低,然后经过递归滤波之后获取较准确的结果,最后求解雾图成像方程,并对复原结果进行局部的线性映射调整,获得理想的清晰图像。该方法在场景深度跳变的边缘处可以获得更自然的复原效果,而且能很好地突出图像中的细节信息。实验结果表明,通过该方法得到的结果相比于传统的单幅图像去雾方法,视觉效果更佳、执行速度更快,并且该方法可以并行计算,因此采用GPU进一步加速能够满足实时处理视频的需求。; 王伟鹏戴声奎; 关键词：去雾图像复原大气散射模型图像增强

神经网络的压力容器评估系统设计被引量：1: 2014年; 为解决长周期压力容器设备安全评估的低效率、低可靠性和不能人机交互等问题,利用开源的R语言设计复杂的神经网络识别算法,并通过C#.NET设计出一套界面友好的压力容器评估系统.实验结果表明:创建的压力容器评估系统嵌入BP神经网络算法,能精确刻画压力容器参数与状态之间的复杂非线性关系,评估准确率高;同时,软件系统实现了评估过程的交互性和自动化,具有良好的用户体验和很强的实践性.; 吕兵王华珍潘孝铭; 关键词：压力容器人工神经网络混合编程

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福建省自然科学基金(2012J01274)

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