孙佳伟
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：江苏科技大学计算机科学与工程学院更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金江苏省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种新的广义多粒度优势关系粗糙集被引量：2
- 2015年
- 通过分析乐观和悲观多粒度优势关系粗糙集下近似的决策过程,提出了一种新的广义多粒度优势关系粗糙集,并将乐观多粒度优势关系粗糙集和悲观多粒度优势关系粗糙集统一到广义多粒度优势粗糙集模型中.然后,比较了这3种多粒度优势关系粗糙集的下近似、上近似和度量因子之间的关系.最后讨论了广义多粒度优势关系粗糙集的一些基本性质.
- 张明孙佳伟程科徐维艳潘磊
- 关键词：粗糙集多粒度
- 一种新的融合统计特征的DNA甲基化位点识别方法被引量：1
- 2019年
- 自动、准确地识别DNA甲基化修饰位点对于研究基因的调控、转录和表达机理,有针对性地开发癌症靶向治疗药物有重要意义.然而,基于核酸频率统计特征和物化属性伪核酸成分统计特征并不能很好地反应DNA甲基化位点的模式信息,所构建的DNA甲基化位点预测器精度也不高.因此,文中提出从3个不同的视角抽取DNA序列上的核酸频次统计信息、位置统计信息和空间结构属性信息,并将其融合为一种新的统计特征向量,然后在相同的基础数据集上采用SVM分类器和严格的Jackknife测试方法进行实验验证.结果表明:该方法构建的预测器较当前最好的iDNA-methyl预测器,在Acc、Mcc和AUC 3个性能指标上分别提高了11.85%、24%和11.3%;该研究表明在DNA甲基化位点预测问题上,核酸序列的频次统计信息、位置统计信息和空间结构属性信息具有较好互补性,这3个视角相融合得到的特征向量能够更好地反映DNA甲基化修饰位点的模式特征,提高DNA甲基化位点的预测精度.
- 孙佳伟张明王长宝徐维艳程科段先华
- 关键词：DNA甲基化统计特征支持向量机
- 神经网络与边缘检测相结合的人体前景分割算法被引量：3
- 2020年
- 人体前景分割作为人物行为分析理解与背景编辑替换的必要前提,对于分割准确度特别是边缘分割准确度有着极高的要求。针对目前大多数人体分割算法存在的假阳性率偏高问题,论文提出了一种新颖的人体前景分割算法。该算法以主流神经网络作为预分割算法,引入边缘矫正通道,对错误分割背景进行过滤。该算法在Supervise.ly开源人体分割数据集上进行仿真,分割重叠率为91.98%,假阳性率为4.88%,分割效果极佳,具有较高的科研价值与市场前景。
- 李磊孙佳伟
- 关键词：图像分割神经网络边缘检测假阳性率
