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基于交互信息的数据集特征结构研究被引量：1: 2014年; 机器学习分类领域提出大量的分类算法,如何为数据集找到合适的分类算法成为研究的重要内容之一.文献[8]提出一种新的数据集离散化方法用来刻画数据集的特征,且在推荐方法方面取得较好的结果.本文在此基础上利用交互信息理论刻画数据集的属性与属性及属性与类标签之间协作关系,提出基于二变量和基于三变量的交互信息特征结构.通过12种分类算法在UCI数据库中的98个数据集上的性能实验,结果表明与文献[8]的方法相比,两种方法都能明显提高推荐方法的精度和命中率,且对于适应性较差的数据集,基于三变量的交互信息方法更为有效.; 刘娟朱翔鸥刘文斌; 关键词：交互信息

壳聚糖胃滞留-漂浮微球体外释药的高精度组合建模法研究: 2010年; 以牛血清白蛋白(BSA)为模型药物,壳聚糖(CS)和海藻酸钠(SA)为壁材,采用锐孔凝固浴法制备了壳聚糖胃滞留-漂浮微球(CGRM)。建立零级释放动力学模型(ZODM)、Higuchi模型和Ritger-Peppas(RPeppas)模型对CGRM的释药性能进行了模拟和预测研究,并在此基础上构建了一种高精度的组合建模法。组合模型的模拟和预测精度均有一定提高,表明该组合建模法是一种模拟长效药物缓释体系释药规律的有力工具。; 王贤明胡智文谷琼; 关键词：动力学模型微球缓释壳聚糖

一种具有高攻击类型判别能力的图像空域半脆弱水印算法被引量：5: 2010年; 在考虑图像对比度特性的基础上,提出了一种图像空域半脆弱水印算法。算法由图像对比度敏感性确定各像素水印嵌入比特位,通过LSB(Least Significant Bit)替换方法自适应嵌入水印,从理论上推导出用于图像认证的篡改检测阈值。对图像对比度特性的充分考虑,可确保算法具有较好的透明性。实验表明,算法对可接受的偶然攻击操作具有一定的鲁棒性,同时对恶意攻击较为脆弱,并且能准确定位图像篡改区域。此外,算法能正确区分偶然攻击与恶意攻击,显示出比同类算法更好的攻击类型判别能力。; 肖磊; 关键词：图像认证篡改检测

利用膜粒子群优化的条件随机域特征选择被引量：3: 2012年; 提出了一种新的基于膜粒子群优化的特征选择方法.该方法利用了膜系统的分层结构和消息传递机制,将粒子群优化算法作为区域子算法部署到各个区域中.不同于传统粒子群优化算法,该方法将粒子群优化的搜索速率分解为局部搜索速率和全局搜索速率.膜系统的所有外层区域采用局部搜索速率,搜索局部最优解;最内层区域采用全局搜索速率,搜索全局最优解.所有外部区域将最优解传递给相邻内部区域,内部区域将最差解传递给相邻外部区域,最内区域向相邻外部区域传递最差解.当各个区域之间的解传递在一段时间内停止时,或者算法迭代次数达到限定次数时,算法收敛,取最内层区域的最优解为最终解.以条件随机域模型的最大似然估计函数为目标函数,利用膜粒子群优化计算各个特征权重系数,最后剔除那些权重系数小于阈值的特征.实验结果表明,在进行生物文本的基因名称识别时,利用该方法对条件随机域的特征进行选择后,可以消除冗余特征的干扰,能获得更高的准确度。; 豆增发高琳; 关键词：膜系统粒子群优化条件随机域

应用粒子群优化-条件随机域的文本生物实体识别被引量：2: 2010年; 针对生物医学文本中传统生物实体识别算法的精确度不高的问题,提出了一种新的基于粒子群优化-条件随机域的生物实体识别算法.新算法利用改进的粒子群优化算法训练条件随机域模型,并将训练后的条件随机域模型应用到生物实体的识别上.改进的粒子群优化算法引入粒子群聚集度来防止粒子群过早地陷入局部收敛,用迭代间对数似然相对变化率来控制算法的收敛,用线性变化的惯性因子和学习因子来控制搜索范围.实验结果表明,基于改进粒子群优化的条件随机域模型较隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、支持向量机以及传统条件随机域模型等方法具有更高的精确率和召回率.; 豆增发高琳; 关键词：条件随机域模型粒子群优化

利用膜粒子群优化和信息熵的医学文本特征选择被引量：4: 2012年; 针对生物医学文本挖掘中有效特征选择困难的问题,提出了一种新的基于膜粒子群优化和信息熵的文本特征选择方法.该方法以文本信息熵总和为目标函数,以膜系统的层次结构作为框架,以膜系统的消息传递机制作为进化方向,以粒子群优化进化作为进化规则.作为进化规则的粒子群优化算法,分别以局部搜索速率和全局搜索速率搜索得到文本信息熵最大的解,并在不同膜区域之间传递搜索结果,直到膜区域之间的消息传递结束或者达到限定的迭代次数.实验结果表明,利用提出的方法对医学文本特征进行选择后,对其进行分类,能使分类精确度和召回率分别提高2%和3%左右.; 豆增发高琳; 关键词：膜系统粒子群优化信息熵

用C++面向对象技术实现复杂生物网络集存储: 2011年; 高通量生物技术的发展涌现出了海量的生物网络数据。如何有效的从复杂的生物网络集中挖掘出保守的频繁模式是当代系统生物学研究的热点问题之一。由于生物数据规模大、维数高等的原因,开发出从复杂生物网络集中挖掘出保守频繁模式的应用软件往往面临着一个存储表示的难题。本文用C++面向对象的相关技术,研究了生物网络集的存储表示,并在文中最后讨论了该方法在频繁模式挖掘中的应用。; 昝乡镇肖碧玉许鹏刘文斌

模块密度谱分的网络社团发现方法被引量：8: 2010年; 为有效地检测复杂网络中的社团结构,对评估与发现社团的模块密度函数(即D值)进行了优化.通过模块密度函数的优化进程,论证了模块密度函数被优化框定到广阔的谱分聚类方法中的矩阵松散最大化,并且提出了一种新的谱分算法.该算法允许自动选择最优的社团结构数目.在经典的计算机产生的随机网络及真实世界网络中检验了该算法.特别地,当网络中社团结构变得模糊时,实验结果显示这种新的算法在发现复杂网络社团上比基于模块密度的直接核方法及基于模块函数(Q)的谱分方法更加有效.; 付立东高琳; 关键词：复杂网络社团结构模块密度

核k-means聚类检测复杂网络社团算法被引量：2: 2010年; 为揭示复杂系统中的结构与功能之间的联系,复杂网络中的社团发现成为一项最基本的任务。最近,李等人提出了一种用来评估社团质量的函数,称之为模块密度函数(即D值),并利用一个核矩阵给出了模块密度目标函数与核k-means方法之间的等价性。基于这种等价性,通过过渡操作的核矩阵来优化模块密度函数并提出了一种新的核k-means算法。实验结果表明,这种算法在发现复杂网络社团上是有效的。; 付立东; 关键词：社团结构模块密度

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国家自然科学基金(60970065)