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基于疗效加权FP-Growth算法的干燥综合征组方用药挖掘分析 被引量：6
1
作者 丁弋美 侯佳奇 薛鸾 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2023年第1期324-330,共7页
目的以数据挖掘方法探索干燥综合征组方用药规律,并探讨加权FP-Growth算法在中药方剂挖掘中的应用,为中医临床用药分析提供新思路。方法以中医临床疗效作为加权标准,以集对分析为基础计算疗效基数ρ,以w=(ρ_(对照组)-ρ_(实验组))/ρ_... 目的以数据挖掘方法探索干燥综合征组方用药规律,并探讨加权FP-Growth算法在中药方剂挖掘中的应用,为中医临床用药分析提供新思路。方法以中医临床疗效作为加权标准,以集对分析为基础计算疗效基数ρ,以w=(ρ_(对照组)-ρ_(实验组))/ρ_(对照组)+δ计算最终加权值,以加权FP-Growth算法为关联规则分析方法进行数据挖掘,分别计算支持度及提升度,对挖掘结果进行支持度和提升度的分析,综合得出分析结果。结果最常用中药前5位为:麦冬、生地黄、甘草、白芍、北沙参。综合支持度及提升度分析挖掘结果后提出以麦冬、生地黄、北沙参、甘草为基本底方,丹参、玄参、黄芪为祛瘀,解毒,补气加减方向的代表。并挖掘出了两个值得关注的高支持度药团:补脾肾的茯苓-山茱萸-山药-丹皮药团及补气血的白芍-太子参-五味子-当归药团。结论干燥综合征临床用药以养阴生津药为主,配伍具有经典方特色。加权FP-Growth算法用于组方用药分析可提炼核心组方思路及加减方向,有助于中医药经验的继承与发展。 展开更多
关键词 干燥综合征 用药分析 关联规则 fp-growth算法 集对分析
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基于改进加权LeaderRank算法的公证人机制跨链的研究
2
作者 刘春霞 杜一民 +2 位作者 高改梅 谢斌红 李志斌 《计算机应用与软件》 北大核心 2025年第1期328-332,397,共6页
公证人机制是基于信用背书节点的跨链机制。针对公证人背书节点信用评价单一问题,提出将加权LeaderRank算法运用到评价模型当中,通过收集节点历史交易评价信息计算出节点信用权值,参与信任度排序算法,得到安全可信的公证人节点,使得公... 公证人机制是基于信用背书节点的跨链机制。针对公证人背书节点信用评价单一问题,提出将加权LeaderRank算法运用到评价模型当中,通过收集节点历史交易评价信息计算出节点信用权值,参与信任度排序算法,得到安全可信的公证人节点,使得公证人机制更加稳定可信。研究结果表明,改进后的加权LeaderRank算法综合分析了节点历史交易评价信息和交易信任关系,对准确选取公证人节点、维护公证人机制安全可靠有重要意义。 展开更多
关键词 区块链 跨链 公证人机制 加权LeaderRank算法 信用评价
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基于负集加权迭代修正最小二乘拟合原理的快速自适应拉曼光谱基线校正算法
3
作者 徐嘉阳 蒙思宇 +6 位作者 张志伟 陈弘毅 马玉婷 王策 齐向东 胡慧杰 宋一之 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期344-350,共7页
拉曼光谱是无损光谱分析技术,通过分析散射光的频率变化获取物质的分子结构信息。基线校正是提升光谱数据质量的关键步骤,可以去除背景信号和不相关噪声,凸显并纯化目标信号。传统的拉曼光谱技术对基线校正的时效性要求不高,但随着流式... 拉曼光谱是无损光谱分析技术,通过分析散射光的频率变化获取物质的分子结构信息。基线校正是提升光谱数据质量的关键步骤,可以去除背景信号和不相关噪声,凸显并纯化目标信号。传统的拉曼光谱技术对基线校正的时效性要求不高,但随着流式拉曼和内窥拉曼等需要实时处理光谱数据的应用场景增多,基线校正在速度和准确性要求也随之提高。传统的迭代多项式拟合和小波变换方法在时间、精度或自适应能力上存在不足。本研究开发了一种基于负集加权迭代修正最小二乘原理的快速自适应基线校正算法(MWIALS)。主要原理是提取负数集并赋予更高权重,在迭代过程中不断修正基线,并通过设置参数阈值以跳出循环,实现快速准确的基线校正。提出两种参数选择策略:固定参数(FMWIALS)适用于批量同类型光谱的快速处理,自适应(AMWIALS)适用于差异化光谱的自适应处理。该算法应用于颗粒物的流式拉曼光谱分析。结果表明,与其他主流算法相比,MWIALS在实际光谱处理上显著高效(平均处理时长47 ms·谱^(-1)),具有较高的准确性和自适应性。该算法能够满足流式拉曼和内窥拉曼等生物样本检测中实时光谱处理的需求,为拉曼光谱技术的进一步应用提供了强有力的支持。 展开更多
关键词 拉曼光谱 基线校正 流式拉曼 快速 自适应 负集加权迭代修正最小二乘算法(MWIALS)
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基于向量加权平均算法优化最小二乘支持向量机的电价短期预测
4
作者 陈晓华 吴杰康 杨国荣 《黑龙江电力》 2025年第1期1-7,共7页
针对电价短期预测精度低等问题,提出一种基于向量加权平均算法优化最小二乘支持向量机的电价短期预测模型。将电价的历史数据归一化后作为输入变量;利用INFO优化LSSVM的惩罚因子和核函数参数,从而利用最优的参数值构建INFO-LSSVM预测模... 针对电价短期预测精度低等问题,提出一种基于向量加权平均算法优化最小二乘支持向量机的电价短期预测模型。将电价的历史数据归一化后作为输入变量;利用INFO优化LSSVM的惩罚因子和核函数参数,从而利用最优的参数值构建INFO-LSSVM预测模型;选取某地区2010年1月1日-15日的电力价格数据进行分析。仿真结果表明:与核极限学习机、长短期记忆神经网络、LSSVM预测模型相比,INFO-LSSVM预测模型的预测效果更好;利用果蝇优化算法优化LSSVM的惩罚因子和核函数参数构建FOA-LSSVM预测模型的预测效果不及INFO-LSSVM预测模型,并且INFO的收敛速度比FOA快。通过与对照预测模型对比表明,INFO-LSSVM预测模型具有更好的预测性能。 展开更多
关键词 向量加权平均算法 最小二乘支持向量机 电价预测 短期预测 INFO-LSSVM预测模型
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基于FP-Growth算法的地面气象观测数据异常挖掘
5
作者 许烨 牛淑丽 狄增文 《气象水文海洋仪器》 2025年第1期33-36,共4页
为了提高对地面气象观测集合中异常数据的精准检测与识别能力,文章提出基于FP-Growth算法的地面气象观测数据异常挖掘方法。设定数据采集频率,根据观测需求确定数据采集的时间间隔,进行采样地面气象观测数据的整合;引进FP-Growth算法,基... 为了提高对地面气象观测集合中异常数据的精准检测与识别能力,文章提出基于FP-Growth算法的地面气象观测数据异常挖掘方法。设定数据采集频率,根据观测需求确定数据采集的时间间隔,进行采样地面气象观测数据的整合;引进FP-Growth算法,基于FP-Tree结构,筛选频繁项,进行观测数据特征的提取;对于数据集中的每个点,计算与其最近邻的距离,根据距离定义异常分数,实现异常数据挖掘与聚类。实验结果表明:设计方法挖掘的观测数据异常量与实际样本数据的数量一致,说明该方法在实际应用中,可以实现对地面气象观测数据异常的精准挖掘。 展开更多
关键词 fp-growth算法 挖掘方法 异常 观测数据 气象 地面
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一种改进的MANET加权分簇算法
6
作者 许向阳 何鸿祥 《长江信息通信》 2024年第6期89-91,共3页
移动自组网(Mobile Ad Hoc Network, MANET)主要应用于军事活动、灾后救援等大规模的活动中,随着节点数的增加、移动速度的加快,网络拓扑变得更加复杂,网络稳定性和性能也随之下降。频繁的网络拓扑变化会导致簇结构变得不稳定并且控制... 移动自组网(Mobile Ad Hoc Network, MANET)主要应用于军事活动、灾后救援等大规模的活动中,随着节点数的增加、移动速度的加快,网络拓扑变得更加复杂,网络稳定性和性能也随之下降。频繁的网络拓扑变化会导致簇结构变得不稳定并且控制开销也会增加。为了解决这一问题,提出了一种改进的加权分簇算法,通过仿真表明,该算法可以有效地提高大规模移动自组网的性能。 展开更多
关键词 移动自组网 网络拓扑 控制开销 加权分簇算法
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无人机自组网快速稳定加权分簇算法 被引量：1
7
作者 郭建 任智 +2 位作者 邱金 陈春宇 姚毅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第1期248-253,共6页
在无人机自组网中,网络规模增大会使节点间平均跳数增加,网络管理和路由协议运行更艰难。分簇结构可用来优化网络管理,提高网络的可拓展性。针对无人机高移动造成的簇结构不稳定以及分簇结构鲁棒性差的问题,提出了一种快速稳定加权分簇... 在无人机自组网中,网络规模增大会使节点间平均跳数增加,网络管理和路由协议运行更艰难。分簇结构可用来优化网络管理,提高网络的可拓展性。针对无人机高移动造成的簇结构不稳定以及分簇结构鲁棒性差的问题,提出了一种快速稳定加权分簇算法。该算法对比现有的加权分簇算法,对链路保持率、节点度和相对速度三个指标的选取进行改进。针对战场和应急场景下簇头节点掉线带来的簇振荡,提出了一种高效的簇维护机制。最后通过仿真验证该算法的性能,结果表明,与现有改进型加权分簇算法相比,该算法可以有效降低成簇的时间,同时在簇头节点掉线的情况下快速恢复,更适用于复杂环境下的网络部署。 展开更多
关键词 无人机自组网 加权分簇算法 鲁棒性 节点度
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基于特征加权融合算法的动漫人物图像复原重建方法
8
作者 黄君君 《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》 2024年第6期30-36,共7页
动漫人物复原图像存在像素缺失会导致所设计人物出现失真显示的情况,从而使主机元件无法准确重建动漫人物模型。针对此问题,提出基于特征加权融合算法的动漫人物图像复原重建方法。利用特征加权融合算法跟踪动漫人物特征,将图像分成多... 动漫人物复原图像存在像素缺失会导致所设计人物出现失真显示的情况,从而使主机元件无法准确重建动漫人物模型。针对此问题,提出基于特征加权融合算法的动漫人物图像复原重建方法。利用特征加权融合算法跟踪动漫人物特征,将图像分成多个像素区域,根据像素损失值推导人物图像的变分损失复原函数。利用跟踪所得的人物特征,定义重建节点,再将各个节点对象连接起来,以求解具体的重建表达式,完成动漫人物图像复原重建。实验结果表明,应用构建模型可以保证复原图像中缺失像素与原像素的色彩一致性,色彩一致性高于92%,不会造成设计人物失真显示的情况,能够保障主机元件对动漫人物模型的准确重建。 展开更多
关键词 特征加权融合算法 动漫人物图像 图像复原 图像重建 人物模型
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基于FP-Growth算法的新能源配电网CPS网络攻击检测方法 被引量：1
9
作者 李瑞 刘珊 闫磊 《电信科学》 北大核心 2024年第11期103-113,共11页
为有效分析识别有源配电网信息物理系统(cyberphysicalsystem,CPS)状态,提出基于FP-Growth算法的有源配电网信息物理系统网络攻击检测方法。首先分析考虑网络攻击的有源配电网控制模型及CPS网络攻击影响机理,通过实时仿真平台对有源配电... 为有效分析识别有源配电网信息物理系统(cyberphysicalsystem,CPS)状态,提出基于FP-Growth算法的有源配电网信息物理系统网络攻击检测方法。首先分析考虑网络攻击的有源配电网控制模型及CPS网络攻击影响机理,通过实时仿真平台对有源配电网CPS信息侧和物理侧进行监测来获取原始数据;然后通过额定电压、电流值制订数据离散化规则,并根据规则对原始数据进行离散量化处理来生成事件序列。在此基础上,采用FP-Growth算法挖掘历史数据异常信号的频繁项集和强关联关系,通过已有频繁序列特征对新的攻击类别和故障点进行识别,实现对有源配电网CPS网络攻击的检测。最后,仿真实验验证了所提方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 有源配电网 信息物理系统 网络攻击 fp-growth算法 事件序列
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基于决策树算法的3.0T MRI及DWI参数对局部晚期宫颈癌腔内后装放疗疗效的预测价值研究
10
作者 吴彬彬 胡良先 +1 位作者 杨珊珊 黄俊 《影像科学与光化学》 2025年第1期74-80,共7页
目的:研究基于决策树算法的3.0T MRI及DWI参数对局部晚期宫颈癌腔内后装放疗疗效的预测价值。方法:对2019年4月至2024年4月在我院接受腔内后装放疗治疗的局部晚期宫颈癌患者进行回顾性研究,并根据放疗效果分为有效组(71例)和无效组(79例... 目的:研究基于决策树算法的3.0T MRI及DWI参数对局部晚期宫颈癌腔内后装放疗疗效的预测价值。方法:对2019年4月至2024年4月在我院接受腔内后装放疗治疗的局部晚期宫颈癌患者进行回顾性研究,并根据放疗效果分为有效组(71例)和无效组(79例)。两组患者均接受3.0T MRI扫描、磁共振动态增强(DCE-MRI)扫描及DWI扫描,获取表观弥散系数(ADC)、容量转移常数(K^(trans))、速率常数(K_(ep))、血管外细胞外容积分数(Ve),并基于决策树算法分析影响疗效的相关因素,建立ROC曲线,探讨各因素对疗效的诊断价值。结果:有效组的ADC高于无效组,K_(ep)、K^(trans)、Ve低于无效组,差异具有统计学意义(t=23.634、17.044、16.266、18.788,P<0.001)。决策树模型结果显示,ADC、K_(ep)、K^(trans)、Ve是影响晚期宫颈癌患者放疗疗效的影响因素(P<0.05),其准确度为90.70%,ROC曲线的曲线下面积为0.932(95%CI:0.866~0.977),敏感度为87.30%,特异性为94.40%。结论:本研究基于3.0T MRI扫描及DWI扫描参数构建了决策树模型,该模型对局部晚期宫颈癌腔内后装放疗疗效的诊断价值较高,能有效为临床治疗措施提供参考依据。 展开更多
关键词 决策树算法 3.0T磁共振成像 弥散加权成像 局部晚期宫颈癌 腔内后装放疗
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一种改进组合加权的TDOA室内二维定位算法 被引量：2
11
作者 徐文杰 张贞凯 《电讯技术》 北大核心 2024年第6期936-944,共9页
针对现有组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时精度较低的问题,在现有组合加权算法的基础上提出了一种改进算法。首先,将基站分组,以到达时差算法得到目标位置的多个估计结果;其次,计算各估计结果之间距离值并排序,以滑动窗口法判断... 针对现有组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时精度较低的问题,在现有组合加权算法的基础上提出了一种改进算法。首先,将基站分组,以到达时差算法得到目标位置的多个估计结果;其次,计算各估计结果之间距离值并排序,以滑动窗口法判断是否存在基站组出现异常定位估计;最后,当任意基站组的定位结果发生异常时,使用目标位置估计结果及其估计克拉美罗下界值设计两个加权步骤的权值,通过二步组合加权算法得到最终定位结果。仿真结果表明,所提算法有效减少了原组合加权算法对定位区域边缘的目标定位时的误差,当测量噪声标准差为0.8 m时,所提算法相较于原算法在正方形边缘区域定位均方根误差减小了0.35 m;在定位狭窄矩形区域时,所提算法平均定位均方根误差减小了0.11 m。 展开更多
关键词 室内二维定位 目标定位 到达时间差(TDOA) 组合加权算法
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基于BOA及二部图的智能推荐算法
12
作者 汪婧 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 2025年第2期23-26,共4页
在数据信息化时代,互联网数据过载导致用户难以快速获取所需信息,智能推荐算法因此被广泛应用。但是传统过滤算法在智能推荐方面存在局限,因此研究提出了一种基于加权二部图和蝴蝶优化算法的智能推荐算法。该算法通过引入非负矩阵分解,... 在数据信息化时代,互联网数据过载导致用户难以快速获取所需信息,智能推荐算法因此被广泛应用。但是传统过滤算法在智能推荐方面存在局限,因此研究提出了一种基于加权二部图和蝴蝶优化算法的智能推荐算法。该算法通过引入非负矩阵分解,构建用户-标签权重矩阵,并利用基于艾特肯的蝴蝶优化算法改进K-means聚类算法的初始中心点。结果显示。从实验结果来看,与传统协同过滤算法CF和加权二部图推荐算法WBG进行对比,通过降维,混合推荐算法的能在较少的邻居数目下达到较高的准确率;通过缺失值填充,缓解了数据稀疏和冷启动问题;通过加入特征权重,推荐结果混合推荐算法均保持了较高的准确率和可解释性,提升了推荐系统性能。 展开更多
关键词 智能推荐算法 蝴蝶优化算法 加权二部图 非负矩阵分解 协同过滤算法
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FP-Growth的并行加权关联规则挖掘算法 被引量：2
13
作者 李翔 刘韶涛 《华侨大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2014年第5期523-527,共5页
基于FP-Growth算法,提出一种并行加权的关联规则挖掘(PWARM)算法,证明其满足加权向下封闭性.使用MapReduce计算模型,在分布式集群中并行挖掘出关联规则.实验结果表明:该算法可以满足数据权重不同的需求,且在处理大数据集时能有效地提高... 基于FP-Growth算法,提出一种并行加权的关联规则挖掘(PWARM)算法,证明其满足加权向下封闭性.使用MapReduce计算模型,在分布式集群中并行挖掘出关联规则.实验结果表明:该算法可以满足数据权重不同的需求,且在处理大数据集时能有效地提高挖掘的效率. 展开更多
关键词 关联规则挖掘 并行加权 fp-growth算法 MapReduce 加权频繁项集
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基于加权组合算法的点云孔洞修补 被引量：1
14
作者 吕富强 唐诗华 +2 位作者 何广焕 刘坤之 李灏杨 《桂林理工大学学报》 CAS 北大核心 2024年第2期288-293,共6页
为了对无人机航测数据中的点云孔洞进行修补,将最小二乘支持向量机算法LS-SVM和遗传算法GA优化的反向传播神经网络算法BP进行线性组合,构建一种加权组合模型,用于散乱点云数据中的孔洞修补。通过两种修补方法的误差进行两者的加权组合,... 为了对无人机航测数据中的点云孔洞进行修补,将最小二乘支持向量机算法LS-SVM和遗传算法GA优化的反向传播神经网络算法BP进行线性组合,构建一种加权组合模型,用于散乱点云数据中的孔洞修补。通过两种修补方法的误差进行两者的加权组合,建立出与两种修补方法误差相关的加权组合模型,并将加权组合模型的修补结果与单一使用最小二乘支持向量机、遗传算法优化的BP神经网络两种修补方法的修补结果进行残差和内外符合精度的比较与分析。结果表明:采用加权组合模型得到的点云修补结果内外符合精度较高,且具有更强的稳定性,为无人机获取的点云数据提供了一种有效的孔洞修补方法。 展开更多
关键词 点云孔洞 最小二乘支持向量机 反向传播神经网络算法 加权组合 孔洞修补
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基于改进FP-Growth算法和贝叶斯的营业线施工安全风险分析
15
作者 蔡近近 宋瑞 +2 位作者 何世伟 赵日鑫 姜俊平 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期3370-3381,共12页
铁路营业线施工事故致因因素众多且存在关联关系,挖掘事故致因之间的关联关系和因果关系对事故的预防管控具有重要意义。通过文本挖掘对2010—2022年某路局营业线事故调查报告进行处理,提取出51个事故致因因素。基于事故因果连锁理论将... 铁路营业线施工事故致因因素众多且存在关联关系,挖掘事故致因之间的关联关系和因果关系对事故的预防管控具有重要意义。通过文本挖掘对2010—2022年某路局营业线事故调查报告进行处理,提取出51个事故致因因素。基于事故因果连锁理论将致因因素分为人因层、设备层、环境层、管理层4个层级进行分层分析,构建铁路营业线施工事故致因体系。基于压缩算法和差分编码对传统FP-Growth算法进行改进,以此对铁路营业线施工事故致因进行挖掘,找到满足提升度要求的高支持度关联规则和高置信度关联规则,发现关键致因关联和事故致因规律。基于贝叶斯网络理论、致因关联关系和专家经验建立营业线施工安全风险贝叶斯网络,结合复杂网络理论分析网络节点度、聚类系数与节点介数等特征,找到关键致因因素。在此基础上,运用因果推理和故障诊断推理进一步剖析营业线施工过程中的高风险致因,并从“人防、物防、技防”3方面提出预防管控措施。案例结果表明:施工人员操作不当、施工造成接触网故障、施工导致设施设备侵限、施工作业损害电缆设备、施工造成轨道电路故障和施工、检修、清扫设备耽误列车类事故之间的关联关系较为频繁,且为红光带事故的高概率致因,在施工作业过程中应多层次重点预防管控。研究成果为铁路营业线施工安全管理提供一种新的风险分析方法。 展开更多
关键词 铁路营业线施工事故 改进fp-growth算法 关联规则挖掘 贝叶斯网络推理 致因体系
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基于FP-Growth算法的直流输电系统阀基电子设备缺陷关联性分析
16
作者 肖耀辉 余俊松 +3 位作者 李为明 薛海平 王永平 戴剑丰 《电子器件》 CAS 2024年第4期1053-1059,共7页
换流阀控制设备作为直流输电系统的核心设备,对其阀基电子设备进行缺陷异常分析是保证直流输电系统稳定可靠运行的基础。提出一种基于FP-Growth算法的直流输电阀基电子设备缺陷关联性分析方法。首先基于阀基电子设备的基本结构与原理,... 换流阀控制设备作为直流输电系统的核心设备,对其阀基电子设备进行缺陷异常分析是保证直流输电系统稳定可靠运行的基础。提出一种基于FP-Growth算法的直流输电阀基电子设备缺陷关联性分析方法。首先基于阀基电子设备的基本结构与原理,采集阀基电子设备缺陷数据;接着对原始数据进行预处理,量化编码后导入FP-Growth算法,通过构建FP-Tree,计算其支持度和置信度,分析阀基电子设备的缺陷特征和影响因素以及各元件之间的关联关系。该方法能高效智能实现对直流输电系统核心设备缺陷的关联分析及故障溯源,为运维人员检修策略的制定提供了理论依据。最后以实际直流输电系统换流阀阀基电子设备缺陷数据仿真算例对所提方法的有效性进行了验证。 展开更多
关键词 直流输电系统 阀基电子设备 fp-growth算法 缺陷关联性分析
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结合力导向图分布算法的特征加权深度嵌入聚类
17
作者 吕维 钱宇华 +2 位作者 王婕婷 李飞江 胡深 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第6期1318-1324,共7页
聚类分析作为无监督学习领域的一个重要研究方向,是许多数据驱动应用的核心.但是高维数据特有的高维距离趋同特性,使得高维空间样本近邻结构遭到破坏,从而使得大量基于距离(基于近邻)的聚类算法性能急剧下降.目前,大量研究者认为,高维... 聚类分析作为无监督学习领域的一个重要研究方向,是许多数据驱动应用的核心.但是高维数据特有的高维距离趋同特性,使得高维空间样本近邻结构遭到破坏,从而使得大量基于距离(基于近邻)的聚类算法性能急剧下降.目前,大量研究者认为,高维数据往往包含大量与任务不相关特征及相互关联的特征,其真实特征维度往往要比原始特征维度低很多.在学习样本低维等价表示上,基于深度自编码器的深度嵌入学习尽可能地保留重构信息.然而,现有此类方法往往需要聚类损失引导聚类,这虽然提高了聚类性能,但聚类损失与重构损失间的内在矛盾,限制了聚类性能的进一步提高.基于力导向图分布算法的降维算法则是尽可能保留近邻结构信息的基础上学习样本低维表示,但是高维距离趋同的特性使得此类算法较难准确获取样本高维近邻结构信息.本文在深度自编码器与力导向图分布算法的基础上引入特征加权思想,使模型在具有强大的低维等价表示能力及根据数据近邻结构凸显簇结构能力的同时考虑特征对聚类任务的适合程度.5个数据集上与最新高维聚类算法的对比实验充分证明了本文算法的合理性与优越性. 展开更多
关键词 高维聚类 深度自编码器 特征加权 力导向图分布算法
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基于UKF滤波加权C-T融合算法的无人驾驶单轨吊双标签UWB定位
18
作者 吕玉寒 张牧野 +3 位作者 鲍久圣 杨阳 杨健健 王茂森 《煤炭科学技术》 CSCD 北大核心 2024年第S2期221-235,共15页
单轨吊机车是煤矿井下重要的辅助运输设备之一,目前正在朝着智能化和无人化的方向发展。为了提高无人驾驶单轨吊定位精度,开展了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)加权C-T融合算法的双标签超宽带(UWB)定位方法研究。首先,根据单轨吊车身的结构特... 单轨吊机车是煤矿井下重要的辅助运输设备之一,目前正在朝着智能化和无人化的方向发展。为了提高无人驾驶单轨吊定位精度,开展了基于无迹卡尔曼滤波(UKF)加权C-T融合算法的双标签超宽带(UWB)定位方法研究。首先,根据单轨吊车身的结构特征,设计了包含双标签定位信息采集层、定位数据传递层和定位坐标解析层的双标签UWB定位系统;其次,将UWB中Chan算法的定位结果作为Taylor算法的初始值,保障了Taylor算法的收敛性和计算效率;再次,通过预设的单轨吊车身长度与双标签定位数据得到定位补偿error,将error代入Taylor算法以进一步提高定位精度,仿真结果表明优化后算法的定位精度提高了44%;然后,使用UKF对加权C-T融合算法进行滤波优化,提高了定位系统在非视距(NLOS)环境中的定位精度,仿真结果表明UKF滤波优化后的定位精度在直行路段提高了7.8%以上,在弯道路段中提高了10.6%以上,且随着NLOS误差的增大,定位效果明显提升;最后,在石煤机试验场进行单轨吊实车试验,结果表明:基于UKF滤波的双标签加权C-T融合定位算法使单轨吊静态定位精度小于20cm,动态定位精度小于30cm,整体定位精度达到分米级,稳定性和可靠性也得到提高,可满足单轨吊井下无人驾驶定位需求。研究分米级精度的单轨吊定位系统是矿井单轨吊实现智能化、无人化高效运输的重要保障。 展开更多
关键词 单轨吊 超宽带(UWB) 加权C-T融合算法 双标签 无迹卡尔曼滤波(UKF)
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基于基因加权共表达与机器学习算法筛选脓毒症预后相关的焦亡基因METTL7B及其表达验证
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作者 黄美玲 陈辉 +6 位作者 杨馨怡 方扬 陶文强 卢院华 刘芬 钱克俭 李祺 《南昌大学学报（医学版）》 2024年第6期16-26,共11页
目的利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)与机器学习算法筛选脓毒症预后焦亡相关基因,并验证其在脓毒症模型中的表达。方法从基因表达综合数据库(GEO)下载GSE95233基因数据集作为训练集,GSE65624基因数据集、GSE167363单细胞转录测序数... 目的利用加权基因共表达网络分析(WGCNA)与机器学习算法筛选脓毒症预后焦亡相关基因,并验证其在脓毒症模型中的表达。方法从基因表达综合数据库(GEO)下载GSE95233基因数据集作为训练集,GSE65624基因数据集、GSE167363单细胞转录测序数据集作为验证集,筛选脓毒症组与正常对照组差异表达基因(DEGs)。利用焦亡相关基因,采用ConsensusClusterPlus R包进行无监督聚类,根据聚类分组在数据集中筛选焦亡相关差异基因。利用WGCNA筛选与脓毒症预后最相关的模块特征基因。脓毒症差异基因、焦亡相关差异基因结合模块特征基因,通过韦恩图(Venn diagram)得到与脓毒症预后相关的候选基因。采用最小绝对收缩与选择算子(Lasso)回归、随机森林(RF)及支持向量机(SVM)分析筛选出脓毒症预后焦亡关键基因METTL7B。对训练集GSE95233及验证集GSE65624中的关键基因METTL7B进行诊断和预后受试者工作特征(ROC)曲线及生存曲线分析。最后基于数据集GSE167363高通量测序数据分析展示METTL7B在脓毒症巨噬细胞的表达情况,并通过RT-PCR技术验证METTL7B在脓毒症造模巨噬细胞中的表达。结果筛选出脓毒症差异表达基因203个、焦亡相关差异基因689个及模块特征基因891个,通过韦恩图得到14个脓毒症预后相关候选基因。随后利用Lasso回归、支持向量机及随机森林分析对上述14个重叠基因进行筛选。Lasso回归模型中保留了6个非零系数的特征基因。随机森林算法显示当特征基因数为5时,模型准确度最高。SVM显示当特征基因数为4时,10折交叉验证误差最小。最后通过韦恩图筛选出脓毒症预后潜在焦亡关键基因METTL7B。在训练集GSE95233中METTL7B诊断及预后的AUC分别为0.990、0.702,验证集GSE65624中诊断AUC为0.939,且在该数据集,高表达METTL7B的脓毒症患者有更高的生存率。通过对GSE167363单细胞转录测序分析发现METTL7B在巨噬细胞中表达,进一步在体外实验验证了脓毒症造模巨噬细胞中METTL7B的表达升高(P<0.05)。结论通过WGCNA与机器学习算法筛选的脓毒症预后相关焦亡关键基因METTL7B,可能成为脓毒症预后标志物。 展开更多
关键词 脓毒症 加权基因共表达网络 机器学习算法 METTL7B 焦亡基因
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基于联邦加权学习算法的三维激光隧道裂缝探测研究
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作者 袁月明 刘洪亮 +4 位作者 闫宗伟 张梓琦 郭佩凡 张子睿 杨光 《隧道建设（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第S01期478-484,共7页
为解决采用三维激光扫描仪探测隧道裂缝的识别精度低、抗干扰能力差的问题,提出基于联邦加权学习算法的裂缝探测研究新思路。基于隧道激光点云数据,首先使用优化联邦加权学习算法,并采用异步和残差测试自适应调整算法,以此整体达到精准... 为解决采用三维激光扫描仪探测隧道裂缝的识别精度低、抗干扰能力差的问题,提出基于联邦加权学习算法的裂缝探测研究新思路。基于隧道激光点云数据,首先使用优化联邦加权学习算法,并采用异步和残差测试自适应调整算法,以此整体达到精准探测隧道裂缝的目的。在临滕高速隧道进行试验,围绕裂缝探测的可靠性、准确度和测量精度等指标,将本文算法与传统算法进行对比分析,结果表明本文提出的新方法能有效提高隧道裂缝探测的可靠性及准确率,对探测裂缝宽度的精度上也有较好的性能。当探测结果中出现灰尘、钢筋裸露等干扰因素时,新算法较传统算法在可靠性上仍有明显优势,仍能达到95%以上的识别准确度和低于10%的识别误识率,这些确保了算法应用效果的鲁棒性。通过工程现场的实践,本算法识别出的裂缝宽度与人工测量值之间最小偏差仅为0.06 mm,验证了其良好的裂缝识别精度。 展开更多
关键词 激光点云数据 隧道裂缝探测 联邦加权学习算法 识别准确度 算法性能对比
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