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面向无人机集群的数据链中继节点选择方法 预览
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作者 肖刚 邹永显 +1 位作者 王雷 邹浩彦 《舰船电子对抗》 2019年第3期77-80,共4页
针对无人机集群的数据链中继节点选择问题,提出在克隆蚁群算法(CSACA)基础上,融合文化算法的双层进化机制,避免搜索过程陷入局部最优解问题,然后利用蚁群算法全局搜索。仿真结果表明,该算法是求解无人机集群的数据链中继节点选择的一种... 针对无人机集群的数据链中继节点选择问题,提出在克隆蚁群算法(CSACA)基础上,融合文化算法的双层进化机制,避免搜索过程陷入局部最优解问题,然后利用蚁群算法全局搜索。仿真结果表明,该算法是求解无人机集群的数据链中继节点选择的一种有效算法。 展开更多
关键词 文化算法 节点选择 蚁群算法 克隆选择算法
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基于MPGA的混合特征选择算法在驾驶压力检测中的应用 预览
2
作者 张傲 陈兰岚 魏琛 《华东理工大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期125-132,共8页
针对多源生理信号应用于驾驶压力检测中存在信号种类多、特征维数高以及运算效率低的问题,提出了一种结合特征选择(ReliefF)算法、最大相关最小冗余(MRMR)算法和多种群遗传算法(MPGA)的混合特征选择算法。首先利用ReliefF算法计算特征... 针对多源生理信号应用于驾驶压力检测中存在信号种类多、特征维数高以及运算效率低的问题,提出了一种结合特征选择(ReliefF)算法、最大相关最小冗余(MRMR)算法和多种群遗传算法(MPGA)的混合特征选择算法。首先利用ReliefF算法计算特征信号的权重值,初选出对分类效果影响显著的特征子集;然后利用MRMR算法去掉冗余的特征,进一步精简特征子集;在此基础上采用MPGA挑选出效果最佳的特征子集。将该算法应用于驾驶压力检测,并与其他类似算法进行了对比。实验结果表明,该算法有效地消除了高维特征中的冗余信息,提高了特征选择阶段的运算效率且达到了很好的分类效果。 展开更多
关键词 生理信号 RELIEFF算法 MRMR算法 MPGA算法 特征选择 驾驶压力检测
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一种基于Laplacian的半监督特征选择模型 预览
3
作者 吴锦华 万家山 +1 位作者 伍祥 霍清华 《重庆科技学院学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期85-89,共5页
针对LASSO算法及有关扩展模型忽略样本数据间关联信息的问题,以及有标签样本难以获取的实际情况,提出了一种半监督学习的特征选择模型。引入LASSO稀疏项,去除冗余特征,选择有效特征;引入Laplacian正则项,用于保留同类有标签和无标签样... 针对LASSO算法及有关扩展模型忽略样本数据间关联信息的问题,以及有标签样本难以获取的实际情况,提出了一种半监督学习的特征选择模型。引入LASSO稀疏项,去除冗余特征,选择有效特征;引入Laplacian正则项,用于保留同类有标签和无标签样本内在的几何分布信息,帮助模型选出更具有判别能力的特征集;通过相似矩阵来重构半监督特征选择模型。在UCI数据集上的分类试验结果表明,这种方法能有效提高分类性能,同时也说明样本的几何分布信息是不应被忽略的。 展开更多
关键词 学习算法 特征选择 无标签样本 LASSO算法 正则化项 半监督
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基于改进遗传算法优化反向传播神经网络的癫痫发作检测方法分析 被引量:1
4
作者 刘光达 魏星 +2 位作者 张尚 蔡靖 刘颂阳 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期24-32,共9页
为了提高计算机化癫痫发作检测的准确性和检测效率,本文提出了一种基于改进遗传算法的优化反向传播(IGA-BP)神经网络的癫痫诊断方法,以期利用该方法可以实现临床癫痫病症的快速、高效检测。该方法首先对癫痫脑电信号进行线性与非线性相... 为了提高计算机化癫痫发作检测的准确性和检测效率,本文提出了一种基于改进遗传算法的优化反向传播(IGA-BP)神经网络的癫痫诊断方法,以期利用该方法可以实现临床癫痫病症的快速、高效检测。该方法首先对癫痫脑电信号进行线性与非线性相结合的特征提取,通过高斯混合模型(GMM)对癫痫特征聚簇集合分析,利用最大期望(EM)算法估算高斯混合模型参量,获取遗传算法(GA)选择算子的最优参数组合,实现对遗传算法的改进,用改进的遗传算法调整反向传播(BP)神经网络以获取最佳初始权值和阈值,建立改进遗传算法优化的BP神经网络模型。利用该模型对癫痫脑电信号分类识别,最终实现癫痫病症的自动检测。与传统遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络相比较,本文所提出的方法提高了种群的收敛速度、减小了分类误差,在癫痫病症自动检测中提高了检测准确率并缩短了检测时间,在临床癫痫发作诊断中具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 癫痫发作检测 遗传算法 BP神经网络 选择算子 EM算法
联合像元-深度-对象特征的遥感图像城市变化检测 预览
5
作者 赵生银 安如 朱美如 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期1452-1463,共12页
特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足,以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题,本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法... 特征空间的构建和优化对遥感图像识别能力的提高具有重要作用。针对面向对象方法对波段光谱信息利用不足,以及像元识别法无法充分利用图像空间几何等信息的问题,本文建立了新颖的联合像素级和对象级特征的航摄遥感图像城市变化检测方法。首先,充分利用像素级和对象级特征的优势,建立考虑光谱、指数、纹理、几何、表面高度及神经网络深度特征的特征空间;然后,引入LightGBM(light gradient boosting machine)算法对大量特征进行选择研究;最后,采用随机森林识别器对宜兴市2012年和2015年两期遥感图像进行识别,利用变化矩阵进行城市的变化检测。结果表明:联合像元、深度、对象特征和LightGBM特征选择算法的识别效果最好,平均的总体识别精度达到了88.50%,Kappa系数达到0.86,比基于像元、深度或对象特征的识别方法分别提高了10.50%、15.00%和4.00%;城市变化检测精度达到了87.50%。因此,本文方法是利用甚高分辨率航摄遥感图像进行城市变化的检测的有效方法。 展开更多
关键词 联合像元-深度-对象特征 卷积神经网络特征 LightGBM算法 特征选择 城市变化检测 航摄遥感图像
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基于多目标邻域差分进化和模糊粗糙集的属性约简算法
6
作者 李兵洋 肖健梅 王锡淮 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第5期947-955,共9页
作为粗糙集的一种推广,模糊粗糙集在属性约简中的应用尤为重要.约简规模和约简依赖度作为评判约简性能的两个重要指标,分别对应着约简的效率以及精度.传统的约简算法通常以追求约简的最大依赖度为导向进行寻优,并没有直接考虑约简的规... 作为粗糙集的一种推广,模糊粗糙集在属性约简中的应用尤为重要.约简规模和约简依赖度作为评判约简性能的两个重要指标,分别对应着约简的效率以及精度.传统的约简算法通常以追求约简的最大依赖度为导向进行寻优,并没有直接考虑约简的规模大小.基于此,强调所得约简的规模大小在约简运算中的重要性,并提出一种基于邻域变异信息的多目标差分算法,在约简运算中将约简的规模也作为单独的优化目标,将属性约简问题转化为多目标优化问题,综合考虑约简在属性数量和依赖度两方面的性能.通过引入目标支配排序,使得可以从属性数量和依赖度误差两方面对所得约简的性能进行约束,并得到目标约束内的约简结果.选取UCI上的数据集进行实验分析,实验结果表明,所提算法可以在目标约束内得到更加全面的约简结果,具有一定的可行性,是一种有效的约简算法. 展开更多
关键词 模糊粗糙集 属性约简 差分算法 多目标优化 特征选择
基于子空间追踪算法的稀疏子空间聚类 预览
7
作者 荣光李 黄尉 《合肥工业大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第7期999-1004,共6页
稀疏子空间聚类是处理高维数据聚类的有效途径,而相似度矩阵的构造是稀疏子空间聚类的关键一步。文章引入子空间追踪算法来构造相似度矩阵,并由此给出了保证特征选择和特征再选择的充分条件。数值实验表明,子空间追踪算法所选择的原子... 稀疏子空间聚类是处理高维数据聚类的有效途径,而相似度矩阵的构造是稀疏子空间聚类的关键一步。文章引入子空间追踪算法来构造相似度矩阵,并由此给出了保证特征选择和特征再选择的充分条件。数值实验表明,子空间追踪算法所选择的原子相比经典的正交匹配追踪算法,其选择的原子更具代表性,精确特征选择率更高,聚类误差也得到了保留甚至更低。 展开更多
关键词 稀疏子空间聚类 贪婪算法 稀疏表示 子空间追踪 特征选择
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多普勒信号的Burg算法优化研究 预览
8
作者 黄颖 施清平 任延群 《测控技术》 2019年第3期84-87,共4页
随着高速列车的发展,测速精度高的多普勒测速方式被广泛应用。其将多普勒信号看作广义平稳随机信号,利用功率谱估计方法进行信号处理。针对现代谱估计中Burg算法基本原理分析其误差来源。分析了两种优化算法,一种是基于窗函数的优化算法... 随着高速列车的发展,测速精度高的多普勒测速方式被广泛应用。其将多普勒信号看作广义平稳随机信号,利用功率谱估计方法进行信号处理。针对现代谱估计中Burg算法基本原理分析其误差来源。分析了两种优化算法,一种是基于窗函数的优化算法,另一种针对改进的协方差法实现了基于预测误差功率最小意义的优化算法。通过仿真对比原算法与两种优化算法的频谱估计性能,分析算法复杂度,选择模型最优参数,并验证了在列车测速范围内不同频段的适用性。结果表明,优化算法在不增加运行时间的基础上可降低频谱偏移程度、改善频谱分辨率,可识别出列车测速范围内各个频段频率,并且谱估计频率误差小于1%。 展开更多
关键词 多普勒信号 Burg算法 功率谱估计 参数选择
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基于改进遗传算法-神经网络的玄武岩构造环境判别及对比实验
9
作者 任秋兵 李明超 韩帅 《地学前缘》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期117-124,共8页
通过岩浆岩的地球化学特征判别岩浆形成的大地构造环境和岩浆源区的化学性质是地球化学全岩分析最重要的应用之一。该方法利用全岩地球化学数据,包括主量元素、微量元素和同位素组成数据,对给定岩浆岩(玄武岩、花岗岩等)的大地构造环境... 通过岩浆岩的地球化学特征判别岩浆形成的大地构造环境和岩浆源区的化学性质是地球化学全岩分析最重要的应用之一。该方法利用全岩地球化学数据,包括主量元素、微量元素和同位素组成数据,对给定岩浆岩(玄武岩、花岗岩等)的大地构造环境进行判别。作为人工智能技术在地球化学研究领域中的新尝试,机器学习判别方法逐渐成为经典判别图解法的补充研究手段。然而,高维数据特征筛选和繁多未知参数确定是影响算法分类准确性的两个主要因素。为此,提出一种遗传算法优化神经网络耦合判别方法(GA-NNDM)。该方法利用特征选择、参数确定和分类性能之间的反馈联系,将分类准确率、所选特征数量和特征代价作为适应度函数,通过迭代演化寻求最佳特征子集和未知参数,从而达到减少特征、优化参数和提高性能的目的。此外,根据公开玄武岩样品地球化学数据,通过K折交叉验证等方法设置纵向、横向比较实验来验证GANNDM在玄武岩构造环境判别方面的准确性、稳定性和外延性。仿真实验结果表明,GA-NNDM具有优良的判别效果和泛化能力,其总体分类准确率能达到90%。因此,GA-NNDM值得在地球化学领域做进一步推广应用。 展开更多
关键词 玄武岩 构造环境判别 神经网络 遗传算法 特征选择 参数优化
基于改进集成学习算法的在线空气质量预测 预览
10
作者 夏润 张晓龙 《武汉科技大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期61-67,共7页
为了实现空气质量的在线预测,提出了一种基于XGBoost算法的改进集成学习算法OPGBoost.首先对PI(plant information)实时数据库系统进行二次开发,构成大数据挖掘与分析平台,运用数据融合工具对原始数据进行预处理,并采用Boruta算法进行... 为了实现空气质量的在线预测,提出了一种基于XGBoost算法的改进集成学习算法OPGBoost.首先对PI(plant information)实时数据库系统进行二次开发,构成大数据挖掘与分析平台,运用数据融合工具对原始数据进行预处理,并采用Boruta算法进行特征选择,从而构造出包含更多属性特征量的有效数据集.然后对XGBoost算法中的一阶和二阶导数进行优化,并通过时间滑动窗口和衰减函数机制获取训练数据以及训练模型的权重,最后采用Bagging集成学习策略构成OPGBoost组合模型.实验结果表明,针对基于PM2.5浓度和AQI表征的空气质量预测,本文方法与4种已有算法相比在准确性和实用性方面具有明显的优势,能够较精确地预测未来1、12、24h的空气污染情况. 展开更多
关键词 空气质量预测 XGBoost算法 衰减函数 BAGGING 集成学习 特征选择 PM2.5 AQI
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超多目标进化优化研究现状及发展趋势研究 预览
11
作者 田野 张兴义 《广州大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第1期10-19,共10页
超多目标优化问题指同时优化多于3个目标的优化问题,它目前是智能计算领域的热门研究问题之一.在简要介绍超多目标优化问题的概念之后,着重对十多年来提出的超多目标进化算法进行分类介绍,包括基于帕累托支配关系的算法、基于改进支配... 超多目标优化问题指同时优化多于3个目标的优化问题,它目前是智能计算领域的热门研究问题之一.在简要介绍超多目标优化问题的概念之后,着重对十多年来提出的超多目标进化算法进行分类介绍,包括基于帕累托支配关系的算法、基于改进支配关系的算法、基于目标分解的算法和基于性能指标的算法.然后,通过实验对比8个具有代表性的超多目标进化算法,并分析不同算法的性能差异.最后,对超多目标进化优化的未来发展提出一些看法. 展开更多
关键词 超多目标优化 进化算法 帕累托支配 环境选择
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基于RRT路径规划算法的改进方法研究 预览
12
作者 何佳 夏海鹏 刘修知 《汽车实用技术》 2019年第22期39-42,共4页
近几年无人驾驶技术飞速发展,路径规划技术作为其中的核心技术,引起了科研机构和企业的广泛关注。而RRT算法具有快速性、便于考虑运动学约束的特性成为了研究的热点。文章介绍了基于RRT算法的路径规划技术以及两大类改进方法,一类是基... 近几年无人驾驶技术飞速发展,路径规划技术作为其中的核心技术,引起了科研机构和企业的广泛关注。而RRT算法具有快速性、便于考虑运动学约束的特性成为了研究的热点。文章介绍了基于RRT算法的路径规划技术以及两大类改进方法,一类是基于基本RRT算法节点选择、步长选择、扩展方向等的改进,另一类是与其它路径规划算法融合的改进。 展开更多
关键词 RRT算法 路径规划 节点选择
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基于并行特征选择和分类的网络入侵检测方法 预览
13
作者 戴敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第3期654-661,共8页
针对存在大量访问时的网络入侵检测问题,提出一种在MapReduce框架下实现的并行网络入侵检测方法。构建一种并行化的量子粒子群优化(QPSO)算法,对原始数据集中的大量特征进行选择,降低特征维度;实现一种并行化的朴素贝叶斯(NB)分类器,以... 针对存在大量访问时的网络入侵检测问题,提出一种在MapReduce框架下实现的并行网络入侵检测方法。构建一种并行化的量子粒子群优化(QPSO)算法,对原始数据集中的大量特征进行选择,降低特征维度;实现一种并行化的朴素贝叶斯(NB)分类器,以网络访问特征作为输入来检测入侵。在KDDCup99数据集上的实验结果表明,该特征选择方法能够选择出最优特征子集,有效提高了入侵检测的准确性,特征选择和分类器的并行化缩短了检测时间。 展开更多
关键词 网络入侵检测 MAPREDUCE框架 QPSO算法 特征选择 NB分类器
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Antlion optimizer algorithm based on chaos search and its application 预览
14
作者 ZHANG Zhenxing YANG Rennong +3 位作者 LI Huanyu FANG Yuhuan HUANG Zhenyu ZHANG Ying 《系统工程与电子技术:英文版》 SCIE EI CSCD 2019年第2期352-365,共14页
Aiming at the problems of premature convergence and easily falling into local optimums of the antlion optimization algorithm, a chaos antlion optimization algorithm based on the chaos search is proposed. Firstly, in t... Aiming at the problems of premature convergence and easily falling into local optimums of the antlion optimization algorithm, a chaos antlion optimization algorithm based on the chaos search is proposed. Firstly, in the algorithm, the population is initialized by using the tent chaotic mapping, and the self-adaptive dynamic adjustment of chaotic search scopes is proposed in order to improve the overall fitness and the optimization efficiency of the population. Then, the tournament strategy is used to select antlions. Finally, the logistic chaos operator is used to optimize the random walk of ants, which forms a global and local parallel search mode with the antlion’s foraging behavior. The performance algorithm is tested through 13 complex high-dimensional benchmark functions and three dimensional path planning problems. The experimental results of six complex high-dimensional benchmark functions show that the presented algorithm has a better convergence speed and precision than the standard antlion algorithm and other optimization algorithms, and is suitable for the optimization of complex high dimensional functions. The trajectory planning experimental results show that compared with the antlion optimizer(ALO) algorithm, grey wolf optimizer(GWO), particle swarm optimization(PSO) and artificial bee colony(ABC) algorithm, it has advantages in speed and accuracy to obtain a specific path, and it is of great value in actual problems. 展开更多
关键词 antlion OPTIMIZER (ALO) ALGORITHM chaos theory TENT MAPPING TOURNAMENT selection strategy logistic MAPPING path planning
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高维AFT模型的正则化变量选择 预览
15
作者 陶小寒 刘汉葱 《重庆工商大学学报:自然科学版》 2019年第6期8-13,共6页
针对生存分析中建立生存模型时,如何处理生存数据中特有的数据类型——删失数据,降低高维协变量的维数,更好地识别出真正具有预测性的因子,建立准确的生存模型的问题,提出用STUTE’s加权最小二乘法和删失限制以及LASSO正则化相结合的方... 针对生存分析中建立生存模型时,如何处理生存数据中特有的数据类型——删失数据,降低高维协变量的维数,更好地识别出真正具有预测性的因子,建立准确的生存模型的问题,提出用STUTE’s加权最小二乘法和删失限制以及LASSO正则化相结合的方法来对AFT模型进行估计。首先,提出STUTE’s加权最小二乘法和删失限制相结合的方法对生存数据中的删失数据进行处理;其次,提出了LASSO的一个新的实现算法进行模型的变量选择,降低模型中协变量的维数,精简模型;最后,通过仿真分析得到提出的新估计方法较已有的LASSO旧算法以及其他的变量选择方法,VSURF算法更能找出“真”因子,建立准确的生存模型。 展开更多
关键词 AFT模型 LASSO算法 变量选择 删失限制 STUTE’S加权最小二乘法
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基于GA的步态特征与SVM参数协同优化研究 预览
16
作者 唐晨 许胜强 +2 位作者 程楠 段志奎 吴玺 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第23期131-135,176,共6页
为了辅助医生对帕金森病患者进行更好的诊断,采用遗传算法对患者步态特征和支持向量机参数进行协同优化。在特征选择部分将步态特征和支持向量机参数使用二进制编码的方式生成染色体,同时输入到遗传算法中。考虑到遗传算法的搜索性能和... 为了辅助医生对帕金森病患者进行更好的诊断,采用遗传算法对患者步态特征和支持向量机参数进行协同优化。在特征选择部分将步态特征和支持向量机参数使用二进制编码的方式生成染色体,同时输入到遗传算法中。考虑到遗传算法的搜索性能和运行时间,针对算法中的种群大小和进化代数这两个参数进行了寻优,找出合适的种群大小和进化代数。实验结果显示平均准确率为85.11%,相对于其他特征选择算法,准确率最高高出14%。表明使用该方法后对帕金森病患者的步态特征进行了有效去除,有利于患者的诊断。 展开更多
关键词 遗传算法 特征选择 帕金森病 种群大小 进化代数
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基于不同机器学习算法的钙钛矿材料性能预测 预览
17
作者 郑伟达 张惠然 +4 位作者 胡红青 刘尧 李盛洲 丁广太 张金仓 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第4期803-809,共7页
钙钛矿材料由于在各领域具有广泛的应用前景而备受材料学家的关注,对其各种物理化学性能的研究一直是材料领域研究的热点。本文建立随机森林(Random forest,RF)、岭回归(Ridge regression,RR)、以及基于径向基核函数和线性核函数的支持... 钙钛矿材料由于在各领域具有广泛的应用前景而备受材料学家的关注,对其各种物理化学性能的研究一直是材料领域研究的热点。本文建立随机森林(Random forest,RF)、岭回归(Ridge regression,RR)、以及基于径向基核函数和线性核函数的支持向量回归(Support vector regression,SVR)等 4种机器学习算法的预测模型,对钙钛矿材料数据集中的密度、形成能、带隙、晶体体积等4种性能参数进行预测。结果表明:RF方法可以对钙钛矿材料的密度、带隙性能进行有效预测;RR方法可以实现对密度性能的预测;线性核函数的SVR方法可以实现对形成能性能的预测。该研究表明,不同的机器学习算法对数据样本分布的敏感程度不同,因此针对不同的性能参数预测需要选择不同方法。 展开更多
关键词 钙钛矿材料 机器学习 性能预测 算法选择
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结合免疫算法的船舶运输路径优化方法研究 预览
18
作者 姚翠平 《舰船科学技术》 北大核心 2019年第12期58-60,共3页
为选取出港口船舶运输的最优路径,相关研究者将近几年兴起的智能算法,如禁忌搜索算法、遗传算法应用其中,但是这些算法均视最短路径为最佳路径,未从多个角度进行选取,导致选取出的路径虽然最短,但安全性较低、成本相对较高,整体运输路... 为选取出港口船舶运输的最优路径,相关研究者将近几年兴起的智能算法,如禁忌搜索算法、遗传算法应用其中,但是这些算法均视最短路径为最佳路径,未从多个角度进行选取,导致选取出的路径虽然最短,但安全性较低、成本相对较高,整体运输路线质量不高。针对上述问题,研究一种基于免疫算法的船舶运输路径优化方法。该方法先需要对船舶运输路径优化问题进行描述,从多个角度进行约束,后利用免疫算法求取路径优化问题的最优解,完成最优路径搜索。结果表明,与基于禁忌搜索算法、遗传算法的港口船舶运输路径优化方法相比,本算法运行下,选取出的路径距离虽然并不是最短的,但是在时间、安全性以及成本方面均最佳,因此通过综合评估得出本方法选出的运输路径最优,证明了本方法的性能。 展开更多
关键词 免疫算法 最优运输路径 选取方法
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统一医疗系统的设计与实现 预览
19
作者 童刚 刘焕 姜宁 《计算机技术与发展》 2019年第2期190-194,共5页
充分利用各个医疗系统的相关医疗数据资源优势,创建可视化,可操作化,可挖掘化的统一医疗系统。通过云计算技术对各个医疗系统的数据实现共享,数据仓库的创建,数据挖掘算法的选择与嵌入和用户端的设计,进而完成整个系统架构的设计。创建... 充分利用各个医疗系统的相关医疗数据资源优势,创建可视化,可操作化,可挖掘化的统一医疗系统。通过云计算技术对各个医疗系统的数据实现共享,数据仓库的创建,数据挖掘算法的选择与嵌入和用户端的设计,进而完成整个系统架构的设计。创建了多系统集合,多数据类型,可数据处理的适用性更强的统一医疗系统。统一医疗系统的研究与设计,充分利用了云计算,数据仓库及数据挖掘等技术,将医院的各个系统的数据资源整合到一起,避免了医疗数据资源的浪费,为挖掘阶段提供了强有力的数据支持,并为从大规模医疗临床数据中发现和提炼进而形成临床有用知识提供了技术支持,能大大推动医学知识创新的开展以及推动医学领域的进步。 展开更多
关键词 数据共享 数据仓库 算法选择 决策树 统一医疗系统
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面向互联网在线视频评论的情感分类技术 预览
20
作者 李辉 倪时策 +1 位作者 肖佳 赵天忠 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2019年第5期61-68,共8页
随着在线视频的大量增长,越来越多的人开始在视频网站上发表对视频的评论。这些评论通常会带有用户的个人情感色彩和视频中的一些关键信息,从而对网络用户的视频观看决策有重要影响。如何自动地对在线视频评论进行情感分类和关键词提取... 随着在线视频的大量增长,越来越多的人开始在视频网站上发表对视频的评论。这些评论通常会带有用户的个人情感色彩和视频中的一些关键信息,从而对网络用户的视频观看决策有重要影响。如何自动地对在线视频评论进行情感分类和关键词提取,已成为目前亟待解决的问题。文章重点研究在线视频评论的情感分类技术,分析了不同特征提取和特征选择方法以及不同分类算法对在线视频评论情感分类精度的影响。仿真实验表明,文章提出的在线视频评论情感分类模型具有较高的准确性。 展开更多
关键词 情感分类 分类算法 特征提取 特征选择
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