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医学研究中常见动态预测模型方法介绍 被引量：4
1
作者 宋若齐 吴疏桐 王闯世 《中国循证医学杂志》 CSCD 北大核心 2022年第10期1224-1232,共9页
风险预测模型可预测个体的疾病风险,对疾病预防、治疗和预后管理等决策有重要价值。现有风险预测模型多仅使用单一时间截面的变量数据的静态模型,未考虑疾病进展过程中的诸多变化而导致预测准确性受限。动态预测模型可纳入随访期间同一... 风险预测模型可预测个体的疾病风险,对疾病预防、治疗和预后管理等决策有重要价值。现有风险预测模型多仅使用单一时间截面的变量数据的静态模型,未考虑疾病进展过程中的诸多变化而导致预测准确性受限。动态预测模型可纳入随访期间同一指标的重复测量的纵向数据,捕捉个体特征随时间的纵向变化趋势,描述个体疾病风险的动态轨迹并提高模型的预测精度,然而其目前在医学研究中的应用仍然较少。本文总结目前常用的风险预测动态模型:联合模型、界标模型和贝叶斯动态模型,介绍各自应用场景、优缺点和软件实现并进行比较,以期为未来动态预测模型在医学研究中的应用提供方法学参考。 展开更多
关键词 动态预测模型 联合模型 界标模型 贝叶斯方法
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时间滑动窗口内基于密度的数据流聚类算法 被引量：5
2
作者 李娜 邢长征 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第5期1363-1366,共4页
为了提高数据流的聚类质量和效率,采用等时间跨度滑动窗口技术,然后利用改进的微簇结构保存数据流的概要信息,最后利用微簇删除策略,定期删除过期、孤立微簇。基于真实数据集与人工数据集的实验表明:与传统基于界标模型的聚类算法相比,... 为了提高数据流的聚类质量和效率,采用等时间跨度滑动窗口技术,然后利用改进的微簇结构保存数据流的概要信息,最后利用微簇删除策略,定期删除过期、孤立微簇。基于真实数据集与人工数据集的实验表明:与传统基于界标模型的聚类算法相比,该算法可获得较好的效率、较小的内存开销和快速的数据处理能力。 展开更多
关键词 数据流 聚类 滑动窗口 微簇 界标模型
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基于时间序列相似性搜索的交通流短时预测方法 被引量：5
3
作者 杨兆升 邴其春 +2 位作者 周熙阳 马明辉 李晓文 《交通信息与安全》 2014年第6期22-26,43,共6页
为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法。利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度... 为了进一步提高交通流短时预测的效果,在分析现有预测模型存在问题的基础上,设计了1种基于时间序列相似性搜索的交通流短时多步预测方法。利用界标模型对交通流时间序列数据进行模式表示,在历史数据库中搜索与当前交通流时间序列相似度较高的历史时间序列,进而确定与预测时刻相对应的历史数据,利用回声状态网络模型实现交通流的短时多步预测。采用某特大城市快速路5min采样间隔的交通流量数据进行实验验证和对比分析。实验结果表明,回声状态网络模型的预测精度分别比ARIMA模型和BP神经网络模型提高了6.25%和3.85%,以时间序列相似性搜索结果作为模型输入数据能够进一步提高交通流短时预测的精度。 展开更多
关键词 时间序列 相似性搜索 界标模型 回声状态网络 短时预测
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基于Landmark模型动态预测老年人轻度认知障碍向阿尔茨海默病的转化 被引量：1
4
作者 张嘉嘉 秦瑶 +4 位作者 韩红娟 葛晓燕 崔靖 白文琳 余红梅 《中国卫生统计》 CSCD 北大核心 2022年第4期534-537,共4页
目的利用Landmark模型对轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)的老年人转为阿尔茨海默病(Alzheimer′s disease,AD)的概率进行动态估计,为早期发现高危AD患者提供帮助。方法利用312名MCI个体的纵向和生存数据构建三个landmark模... 目的利用Landmark模型对轻度认知障碍(mild cognitive impairment,MCI)的老年人转为阿尔茨海默病(Alzheimer′s disease,AD)的概率进行动态估计,为早期发现高危AD患者提供帮助。方法利用312名MCI个体的纵向和生存数据构建三个landmark模型(模型1、模型2和模型3)。利用Brier得分和C指数评估模型的预测性能并选出最优模型进行动态预测。结果模型3的预测性能较好,且FAQ、RAVLT-immediate和海马体体积是MCI转为AD重要的预测变量。在不同随访年,利用模型3和这三个预测变量预测两名MCI个体两年后转为AD的概率。MCI个体1转为AD的概率逐年下降,属于AD低危个体;而MCI个体2转为AD的概率逐年上升,属于AD高危个体。结论本研究对MCI个体向AD转化的概率进行动态估计,可识别AD高危群体。 展开更多
关键词 阿尔茨海默病 轻度认知障碍 landmark模型 动态预测
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数据流上的最大频繁项集挖掘方法 被引量：3
5
作者 李海峰 章宁 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第21期45-48,共4页
最大频繁项集适用于内存空间有限的数据流挖掘。为此,提出一种基于界碑模型的最大频繁项集挖掘方法,采用最大频繁项集树的数据结构,增量式地维护最大频繁项集与部分附属信息,实现项集的快速搜索和裁剪。在MUSHROOM和BMS-POS数据集上的... 最大频繁项集适用于内存空间有限的数据流挖掘。为此,提出一种基于界碑模型的最大频繁项集挖掘方法,采用最大频繁项集树的数据结构,增量式地维护最大频繁项集与部分附属信息,实现项集的快速搜索和裁剪。在MUSHROOM和BMS-POS数据集上的实验结果表明,该方法具有较高的挖掘效率。 展开更多
关键词 界碑模型 最大频繁项集 数据挖掘 数据流 滑动窗口
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基于关键点的由粗到精三维人脸特征点定位 被引量：9
6
作者 成翔昊 达飞鹏 邓星 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第10期256-264,共9页
提出了一个基于关键点由粗到精的三维人脸特征点定位算法,该算法将人脸特征点定位分为关键点检测和标记两个独立的子问题。为了更好地在三维人脸上提取关键点,该算法提出了一个关键点检测方法：1）使用深度图和监督下降算法得到三维人... 提出了一个基于关键点由粗到精的三维人脸特征点定位算法,该算法将人脸特征点定位分为关键点检测和标记两个独立的子问题。为了更好地在三维人脸上提取关键点,该算法提出了一个关键点检测方法：1）使用深度图和监督下降算法得到三维人脸特征点的粗略位置,提取特征点粗略位置的邻域作为关键点区域;2）提出了一种结合多个局部描述子的方法,对关键点区域内人脸点集的子集进行筛选,提取出关键点。在特征点标记阶段,使用关键点集生成候选特征点组合,选择与特征点模型匹配程度最高的组合,将组合中的候选点标记为特征点。基于FRGC v2.0和Bosphorus数据集对算法进行了实验评估,并与一些经典方法的结果进行了对比分析。FRGC v2.0库上的特征点的平均误差为2.85-3.81 mm,总体检测成功率为96.5%,其中中性、温和以及极端表情下检测成功率分别为97.5%、97.0%和93.3%。Bosphorus库上3种姿态下的检测成功率分别是92%、95%和88%。实验结果表明,该算法具有较好的精度和效率,对表情和小幅度的姿态变化具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 三维人脸征点定位 监督下降算法 关键点检测 局部描述子 人脸特征点模型
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姿态和表情变化下的三维人脸标志点定位（英文） 被引量：3
7
作者 梁艳 章云 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期820-828,共9页
三维人脸标志点定位在人脸识别、人脸跟踪、人脸建模、表情分析等方面具有非常重要的作用.然而,在姿态和表情变化很大的条件下进行标志点定位,这仍然是一个很具挑战性的课题.本文提出一种对姿态和表情不敏感的三维人脸标志点定位方法,利... 三维人脸标志点定位在人脸识别、人脸跟踪、人脸建模、表情分析等方面具有非常重要的作用.然而,在姿态和表情变化很大的条件下进行标志点定位,这仍然是一个很具挑战性的课题.本文提出一种对姿态和表情不敏感的三维人脸标志点定位方法,利用HK曲率分析检测出候选标志点,根据对面部形状的先验知识,提出一种基于人脸几何结构的分类策略对候选标志点进一步细分,通过把候选标志点与人脸标志点模型进行匹配,实现标志点的精确定位.首先在CASIA数据集对该方法的标志点定位精度进行测试,然后在UND/FRGC v2.0数据集对该方法与其他方法进行比较.实验结果表明该方法在姿态和表情变化很大的条件下具有高精度和高鲁棒性. 展开更多
关键词 人脸标志点定位 HK曲率分析 人脸标志点模型 分类策略 网格分割
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基于合并-分裂策略的近似等深直方图增量维护 被引量：1
8
作者 张龙波 李战怀 王勇 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2009年第8期182-184,共3页
直方图在数据库领域有着广泛的应用,是一种常用的概要数据结构生成方法。首先提出了一个基于数据流界标窗口模型的近似等深直方图构建维护算法框架,该算法框架通过桶的合并-分裂实现近似等深直方图的增量维护;然后对三种不同的桶合并-... 直方图在数据库领域有着广泛的应用,是一种常用的概要数据结构生成方法。首先提出了一个基于数据流界标窗口模型的近似等深直方图构建维护算法框架,该算法框架通过桶的合并-分裂实现近似等深直方图的增量维护;然后对三种不同的桶合并-分裂策略进行了比较和讨论;最后对该算法框架和三种不同的桶合并-分裂策略进行了实验分析。 展开更多
关键词 数据流 界标窗口模型 概要数据结构 直方图
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