南晓斐
- 作品数：3 被引量：33H指数：2
- 供职机构：郑州大学信息工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 基于LPP-RF的基因表达数据分类被引量：1
- 2018年
- 为提高随机森林算法在基因表达数据分类方面的性能,提出基于局部保持映射的随机森林算法。对每棵决策树的所有节点,通过局部保持映射,将节点数据映射到新的属性空间中,选取第一个属性为最佳分裂属性。与传统随机森林算法相比,该算法缩短了决策树的构建时间,增加了决策树之间的差异性,明显提高了分类准确率。在9个标准基因表达数据集的对比实验结果表明,该算法性能优于传统随机森林算法,对基因表达数据中类不平衡导致正类样本准确率低的问题有一定改善。
- 杨浩宇南晓斐柴玉梅
- 关键词：决策树基因表达数据局部保持映射
- 基于深度学习的问题分类方法研究被引量：24
- 2016年
- 问题分类是问答系统中的重要组成部分。但现阶段的问题分类需要人工制定提取特征的策略和不断优化特征规则。深度学习方法在问题分类上具有可行性,通过自我学习特征的方式表示和理解问题,避免人工特征的制定,从而减少人工代价。针对问题分类,改进了长短期记忆人工神经网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)模型,并结合两者的优势组合成为一种新的学习框架(LSTM-MFCNN),加强对词序语义和深度特征的学习。实验结果表明,该方法在不需要制定繁琐的特征规则的条件下,仍然有较好的表现,准确率达到了93.08%。
- 李超柴玉梅南晓斐高明磊
- 关键词：卷积神经网络
- 基于深度神经网络的胎儿体重预测被引量：8
- 2016年
- 由于胎儿体重是反映胎儿生长发育情况、宫内异常妊娠情况的重要指标,因此,胎儿的估重是医生对产妇进行临床处理的一个重要依据。传统胎儿体重预测模型的构建依赖于医学知识与生理参数选择,因此构建过程不易进行复制与推广。针对这些问题,提出一种使用深度神经网络来构建胎儿体重预测模型的方法,同时介绍了从电子病历中提取相关参数的过程,以及针对数据缺失值的补全策略。实验表明,基于深度神经网络的胎儿体重预测模型优于公式预测方法与基于传统人工神经网络的模型,且提出的缺失值补全策略能够强化模型的训练,进而提高预测的准确度。最后,基于深度神经网络的胎儿体重预测模型有很强的泛化能力与通用性,为不同地区、不同医院建立个性化的预测模型提供了可行方法。
- 李昆柴玉梅赵红领赵悦淑南晓斐
- 关键词：胎儿体重
