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国家自然科学基金(60973092)

作品数:7 被引量:12H指数:3
相关作者:周春光刘桂霞郑明吴佳楠沈威更多>>
相关机构:吉林大学长春大学长春工业大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家高技术研究发展计划国家教育部“211”工程更多>>
相关领域:自动化与计算机技术生物学更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 1篇生物学

主题

  • 3篇基因
  • 2篇支持向量
  • 2篇网络
  • 2篇向量
  • 1篇调控网络
  • 1篇形式概念分析
  • 1篇学习算法
  • 1篇英文
  • 1篇支持向量回归
  • 1篇支持向量机
  • 1篇人脸
  • 1篇人脸识别
  • 1篇生物信息
  • 1篇生物信息学
  • 1篇搜索
  • 1篇年龄估计
  • 1篇排序
  • 1篇启发式搜索
  • 1篇中文
  • 1篇网络构建

机构

  • 5篇吉林大学
  • 2篇长春大学
  • 2篇长春工业大学
  • 1篇北华大学
  • 1篇东北师范大学
  • 1篇空军工程大学

作者

  • 4篇刘桂霞
  • 4篇周春光
  • 3篇郑明
  • 2篇郑山红
  • 2篇钟毅
  • 2篇周柚
  • 2篇沈威
  • 2篇吴佳楠
  • 1篇王甦菁
  • 1篇王晗
  • 1篇董亚则
  • 1篇张娜
  • 1篇彭馨仪
  • 1篇赵辉
  • 1篇苏兰莹
  • 1篇张利彪
  • 1篇黄艳新
  • 1篇刘昱昊
  • 1篇赖丽娜
  • 1篇李建朋

传媒

  • 3篇吉林大学学报...
  • 2篇吉林大学学报...
  • 1篇生物化学与生...

年份

  • 1篇2013
  • 2篇2012
  • 2篇2011
  • 1篇2010
7 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于P-集合和FCA的中文领域本体学习方法被引量:1
2013年
提出一种基于P-集合和形式概念分析的中文领域本体学习方法.该方法以非结构化中文文本为数据源,通过引入P-集合理论获取形式背景,在获取形式背景的基础上,采用Godin算法构造概念格,并采用自定义映射规则实现概念格到中文领域本体的映射.通过学习生物和水领域文本,得到一个中文领域本体.实验结果表明,该方法能解决手工构建本体费时、费力的问题,且学习到的本体是形式化本体,能被更好地共享和重用.
侯丽鑫郑山红赵辉董亚则彭馨仪
关键词:P-集合形式概念分析概念格
基于AP算法支持向量机的设计与应用被引量:3
2011年
设计一种基于AP聚类算法和SVM分类器相融合的新的混合分类器,使用AP聚类算法优化数据集,得到了高质量、小样本的SVM分类器训练集.实验结果表明:与传统的SVM分类器相比,混合分类器具有更高的分类精度;在心脏病预测上,该分类器的效果较好.
钟毅刘桂霞郑明沈威赖丽娜周春光
关键词:支持向量机
基于元分析的差异表达基因识别被引量:3
2012年
针对传统差异表达基因识别方法不能处理异质性数据集以及分析结果偏差较大的问题,提出了一个基于元分析及标准差过滤技术的差异表达基因识别算法标准差排序分析(RS-DM)。对来自于不同实验平台的数据进行整合分析,过滤掉伪差异表达基因PDEGs,并找出遗失的真正的差异表达基因TDEGs。经实验验证,算法简单有效。
吴佳楠周春光刘桂霞沈薇郑明周柚
关键词:计算机应用生物信息学基因芯片数据标准差
边排序贝叶斯网络结构学习算法应用于基因调控网络构建被引量:1
2010年
提出一种基于多数据源融合思想的贝叶斯网络结构学习算法.该方法在现有贝叶斯网络结构学习算法的基础上,进行网络结构再学习,能有效处理不同数据源无法简单合并的问题.实验结果表明:在现有基因芯片数据节点数过多但数据量过少的前提下,该算法能有效提高建网精度;基于酿酒酵母细胞周期对不同实验条件下的表达数据进行融合,可以将正确率提高约12%.
刘昱昊刘桂霞苏兰莹郑山红王晗周春光
关键词:基因调控网络贝叶斯网络
基于形状和纹理特征的人脸年龄估计方法被引量:1
2011年
采用活动形状模型ASM将人脸分成若干个三角形,然后使用局部二值模式LBP提取每个三角形区域的纹理特征,并通过支持向量回归对年龄进行估计。本文在著名的FG-NET年龄数据库上采用Leave-one-person-out(LOPO)模式进行实验,使用平均绝对误差和累积指数作为评价标准。实验结果表明,无论是年龄估计还是年龄段估计,本文提出的算法的平均绝对误差都小于AGES算法。同时在实验中也发现,嘴部区域的纹理对年龄估计的影响不大。
王甦菁周春光张娜李建朋张利彪
关键词:人脸识别年龄估计活动形状模型局部二值模式支持向量回归
一种新的无标度网络构建方法及其在基因表达谱模拟上的应用(英文)
2012年
本文提出一种新的基于重连接方法的无标度网络构建算法.根据重连接方法新节点的调控节点会被重选,重连接概率取决于幂率分布模型参数gamma.用本文算法构建的网络通过微分方程模型来模拟基因表达谱数据,所用的优化算法为GA与PSO.候选节点的选择可以根据已有节点的连接数决定.实验的网络可以用log-log图,模拟的基因表达谱也用微分方程模型来验证效果.每个连接的正确性将会通过实验验证,完整的程序可以通过我们的官方网站获得:http://ccst.jlu.edu.cn/CSBG/ourown/.
郑明黄艳新沈威钟毅吴佳楠刘桂霞周柚
关键词:基因表达谱无标度网络微分方程模型启发式搜索
共1页<1>
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