基于GFCC-SVM-RFE的电力设备声音特征提取方法 被引量：2

1

作者 王赵国 韦存海 +3 位作者 彭雅妮 武明路 李军彬 翟永杰 《电力信息与通信技术》 2022年第9期34-42,共9页

火电厂电力设备声音包含了丰富的有效信息,但受限于复杂环境噪声,使得有效特征提取极其困难。为解决这一问题,文章提出一种基于GFCC-SVM-REF的特征提取方法,并在现场采集的6种设备运行声音、加入ESC-50公共数据集中的环境干扰音以及对... 火电厂电力设备声音包含了丰富的有效信息,但受限于复杂环境噪声,使得有效特征提取极其困难。为解决这一问题,文章提出一种基于GFCC-SVM-REF的特征提取方法,并在现场采集的6种设备运行声音、加入ESC-50公共数据集中的环境干扰音以及对原始设备声音加入不同分贝的高斯白噪声这3类数据上对2种经典语音识别领域的特征提取方法进行抗噪性和准确性的对比。仿真结果表明,针对所研究的数据集,GFCC-SVM-RFE方法在10 dB和20 dB的高斯白噪声下分别达到了81.04%和96.88%的准确率。 展开更多

关键词 电力设备 声音特征提取 环境噪音 梅尔频率倒谱系数 伽马通频率倒谱系数 支持向量机递归特征消除

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基于机器学习算法筛选鼻咽癌诊断基因标志物的研究 被引量：1

2

作者 王艺任 刘艾艾 +2 位作者 詹翔 罗颜 周平 《实用临床医药杂志》 CAS 2023年第7期6-11,共6页

目的基于最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法与支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)算法筛选用于鼻咽癌(NPC)诊断的特征基因标志物。方法从GEO数据库下载基因表达微阵列数据集GSE53819、GSE13597作为训练集,从GTEx数据库、ICGC数据库分别... 目的基于最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法与支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)算法筛选用于鼻咽癌(NPC)诊断的特征基因标志物。方法从GEO数据库下载基因表达微阵列数据集GSE53819、GSE13597作为训练集,从GTEx数据库、ICGC数据库分别下载转录组测序数据集GTEx-NPC、ICGC-NPC作为训练集、验证集。通过基因表达差异分析筛选NPC相关差异表达基因(DEGs),再通过LASSO算法和SVM-RFE算法分别筛选3个训练集中的NPC诊断特征基因。结合外部验证集,通过受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)评估特征基因对NPC的诊断效能。结果本研究共筛选出582个NPC相关DEGs,包括156个高表达DEGs和426个低表达DEGs;基于LASSO算法与SVM-RFE算法,GSE53819、GSE13597、GTEx-NPC数据集均筛选出3个关键诊断特征基因HOXA10、AFF3、SHISA3,且GTEx-NPC数据集另有1个特征基因PLAU;ROC曲线分析结果显示,特征基因HOXA10、AFF3、SHISA3、PLAU在各数据集中诊断NPC的AUC均大于0.7,具有良好的诊断效能。结论基于LASSO算法和SVM-RFE算法可筛选出4个潜在的NPC诊断特征基因标志物,且外部验证结果显示这些基因标志物在诊断NPC方面具有良好效能,这为NPC的早期诊断和相关基因的分子机制研究提供了有价值的参考。 展开更多

关键词 鼻咽癌 基因组学 机器学习 生物信息学 支持向量机递归特征消除 套索回归

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宝石能谱CT及机器学习算法在判断胃癌浆膜浸润中的初步应用 被引量：1

3

作者 诗涔 张欢 +4 位作者 潘自来 严福华 李超 张素 杜联军 《CT理论与应用研究（中英文）》 2016年第5期515-522,共8页

目的:探讨宝石能谱CT及机器学习算法在判断胃癌浆膜浸润中的价值。方法:回顾性分析在我院行宝石能谱CT双期GSI增强检查的胃癌患者24例,其中p T2 8例,p T3 4例,p T4 12例。12例患者(p T4)归为浆膜阳性组(组A);12例(T2和T3)归为浆膜阴性组... 目的:探讨宝石能谱CT及机器学习算法在判断胃癌浆膜浸润中的价值。方法:回顾性分析在我院行宝石能谱CT双期GSI增强检查的胃癌患者24例,其中p T2 8例,p T3 4例,p T4 12例。12例患者(p T4)归为浆膜阳性组(组A);12例(T2和T3)归为浆膜阴性组(组B)。采用独立样本t检验或卡方检验比较两组患者的临床信息(如性别、年龄等)。此外,所有图像利用GE AW4.4工作站进行后处理,分别得出两组病灶双期能谱信息,随后采用SVM-RFE算法对两组能谱信息进行分析。结果:两组患者的临床信息中,肿瘤长径和短径在两组间有统计学差异(P均<0.05)。SVM-RFE算法的准确率为87.5%-94.4%。SVM-RFE的输出结果为门脉期脂肪(钙)、门脉期尿酸(钙)、动脉期钙(碘)、门脉期水(钙)、门脉期碘(水)。结论:肿瘤大小和门脉期脂肪(钙)、门脉期尿酸(钙)、动脉期钙(碘)、门脉期水(钙)及门脉期碘(水)特征值可用于辅助判定胃癌是否浸润浆膜层。 展开更多

关键词 胃癌 能谱CT 支持向量机回归特征消除

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ReliefF-SVM RFE组合式特征选择人脸识别 被引量：6

4

作者 孔英会 张少明 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第11期169-171,212,共4页

针对人脸识别中因特征个数较多对识别的实时性和准确性影响较大的问题,提出了ReliefF-SVM RFE组合式特征选择的人脸识别方法。利用离散余弦变换提取特征和ReliefF对人脸图像特征集做特征初选,降低特征维数空间,再用改进的SVM RFE(Suppor... 针对人脸识别中因特征个数较多对识别的实时性和准确性影响较大的问题,提出了ReliefF-SVM RFE组合式特征选择的人脸识别方法。利用离散余弦变换提取特征和ReliefF对人脸图像特征集做特征初选,降低特征维数空间,再用改进的SVM RFE(Support Vector Machine Recursive Feature Elimination)选择最优特征,解决了利用SVM RFE特征选择时因特征数多而算法需多次训练耗时长的问题。对训练得到的特征排序表采用交叉留一验证方法选取最优子集,再由SVM分类识别。在UMIST人脸库上实验证明,可以在特征数为52时,达到98.84%的识别率,识别时间仅需0.037s。 展开更多

关键词 人脸识别 支持向量机回归特征消除(SVM RFE) RELIEFF 离散余弦变换 特征选择

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基于旋转FHOG-LBP特征的旋翼无人机动态检测算法 被引量：4

5

作者 高庆吉 张金宁 谈政 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第26期270-275,共6页

针对旋翼无人机通过视觉准确、快速检测其他旋翼无人机存在的问题,提出基于旋转FHOG-LBP动态检测算法。首先,针对旋翼无人机特有的外形和运动状态,通过形成的样本库建立外部结构模型;其次,将方向梯度直方图(HOG)进行傅里叶变换,使其具... 针对旋翼无人机通过视觉准确、快速检测其他旋翼无人机存在的问题,提出基于旋转FHOG-LBP动态检测算法。首先,针对旋翼无人机特有的外形和运动状态,通过形成的样本库建立外部结构模型;其次,将方向梯度直方图(HOG)进行傅里叶变换,使其具有快速旋转不变性,在局部二进制模式(LBP)上加入角度旋转偏移值,进行串行融合得到旋转FHOG-LBP特征,使用支持向量机递归特征消除算法(SVM-RFE)进行训练,并使用滑动窗口的检测算法对目标进行检测;最后,通过无人机动态目标测试集进行了实验,实验结果表明,提出的动态检测算法比传统方法精度和时效提高。因此,该方法可以解决具有动态变化或旋转变化的目标检测困难的问题。 展开更多

关键词 检测旋翼无人机 特征融合 支持向量机递归特征消除算法 动态目标检测

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基于SVM-RFE的水稻抗病基因筛选 被引量：1

6

作者 付媛 王岩 +3 位作者 周柚 张帆 王珏鑫 梁艳春 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1101-1104,共4页

提出一种改进的回归特征消去支持向量机特征选择方法(SVM-RFE)对水稻的抗病基因进行筛选.实验结果表明:在预测得到的20个与水稻抗病/敏感相关基因中,有3个基因与已知的水稻抗病基因紧密相关;2个基因与已知的水稻抗病基因有一定的相关性... 提出一种改进的回归特征消去支持向量机特征选择方法(SVM-RFE)对水稻的抗病基因进行筛选.实验结果表明:在预测得到的20个与水稻抗病/敏感相关基因中,有3个基因与已知的水稻抗病基因紧密相关;2个基因与已知的水稻抗病基因有一定的相关性.通过该方法能找到影响水稻生长状态(正常/染病)的基因. 展开更多

关键词 回归特征消去支持向量机 基因筛选 水稻抗病

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基于混合特征选择的轻度认知功能障碍的诊断分类 被引量：1

7

作者 郭宏伟 胡斌 《信息技术与信息化》 2015年第10期165-168,共4页

为了有效提高轻度认知功能障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)的诊断分类效果,提出了一种基于Relief算法和支持向量机回归特征消除SVMRFE算法的混合特征选择方法 Relief-SVMREF,该算法首先利用Relief算法去除无效特征,同时针对Relief... 为了有效提高轻度认知功能障碍(Mild Cognitive Impairment,MCI)的诊断分类效果,提出了一种基于Relief算法和支持向量机回归特征消除SVMRFE算法的混合特征选择方法 Relief-SVMREF,该算法首先利用Relief算法去除无效特征,同时针对Relief算法无法去除冗余特征的问题,本文利用皮尔逊相关系数对选择出的特征进行冗余分析,去除冗余特征。最后利用SVMRFE算法对选出的特征进行排序,得到最终排序系数。对得到的特征排序采用留一交叉验证方法获取最优子集,再用SVM分类识别。实验结果表明该方法能够取得更好的分类效果。 展开更多

关键词 轻度认知功能障碍 RELIEF 支持向量机回归特征消除 混合特征选择 皮尔逊相关系数

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模拟驾驶环境下驾驶人分心状态判别 被引量：25

8

作者 张辉 钱大琳 +2 位作者 邵春福 陈青民 单庆超 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期43-51,共9页

为了探寻驾驶人分心判别方法,构建了驾驶人分心状态判别模型。首先设计分心模拟驾驶试验,采集正常驾驶和发送语音信息过程中的驾驶绩效特征和驾驶人眼动特征数据,建立驾驶人分心状态判别指标备选集;其次,采用基因选择算法对备选指标进... 为了探寻驾驶人分心判别方法,构建了驾驶人分心状态判别模型。首先设计分心模拟驾驶试验,采集正常驾驶和发送语音信息过程中的驾驶绩效特征和驾驶人眼动特征数据,建立驾驶人分心状态判别指标备选集;其次,采用基因选择算法对备选指标进行筛选,得到29个备选指标的重要度排序;然后,依次选取重要度较高的部分指标作为BP神经网络的输入指标,利用遗传算法(GA)全局搜索的性能优化BP神经网络的初始权值和阈值,将优化后的GA-BP神经网络作为弱分类器,再将多个弱分类器组合成Adaboost强分类器,建立基于Adaboost-GA-BP组合算法的驾驶人分心状态判别模型;最后,利用模拟驾驶器试验平台采集的数据计算不同判别指标数量下模型的性能,从而确定最优判别指标,并对模型进行验证和评价。结果表明:模型最优判别指标为重要度排序中前14个指标;模型能够准确识别驾驶人分心状态,判别精度为95.09%;与BP神经网络算法、GABP神经网络算法和Adaboost-BP神经网络算法相比,Adaboost-GA-BP组合算法在准确率、精准率、召回率、F1值和ROC曲线等模型性能方面均最优。建立的模型能够有效判别驾驶人分心状态,可为驾驶人分心预警系统和分心控制策略提供依据。 展开更多

关键词 交通工程 驾驶人分心 基因选择算法 判别模型 Adaboost-GA-BP算法

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基于GEE云平台的福建省10 m分辨率茶园专题空间分布制图 被引量：19

9

作者 熊皓丽 周小成 +1 位作者 汪小钦 崔雅君 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2021年第7期1325-1337,共13页

福建省作为中国的产茶大省,快速准确获取茶园的空间分布对福建省农业经济发展和生态环境保护具有重要的决策意义,然而,传统的方法难以保证大范围准确地获取茶园空间分布。本文基于GEE云平台,快速获取覆盖福建省的Sentinel-1雷达影像、Se... 福建省作为中国的产茶大省,快速准确获取茶园的空间分布对福建省农业经济发展和生态环境保护具有重要的决策意义,然而,传统的方法难以保证大范围准确地获取茶园空间分布。本文基于GEE云平台,快速获取覆盖福建省的Sentinel-1雷达影像、Sentinel-2光学影像及地形数据,从中提取光谱特征、纹理特征、地形特征等98个特征,利用递归消除支持向量机算法(SVM_RFE)对特征变量进行筛选,通过支持向量机分类器(SVM)进行茶园提取,首次得到福建省2019年10 m分辨率茶园种植区空间分布图。结果表明:①光谱特征在茶园信息提取中占据重要地位,纹理特征和地形特征次之;②利用SVM_RFE可以有效筛选出最有利于茶园提取的特征子集,有效提高提取精度,总体精度为94.65%,Kappa系数为0.93,茶园的生产者精度为91.64%,用户精度为92.91%;③基于Sentinel-1及Sentinel-2影像获取的福建省2019年茶园种植面积为1913 km^(2),主要分布在安溪县、福鼎市、福安市、武夷山市和寿宁县,其茶园总面积达910 km^(2),约占据全省茶园面积的48%。利用云计算技术可以克服大尺度茶园监测运算能力不足的问题,结合Sentinel-1和Sentinel-2影像能够较准确地提取福建省茶园分布,对南方丘陵山区茶园及其他作物提取具有参考价值,并为政府及有关部门进行茶园管理提供支持。 展开更多

关键词 Google Earth Engine 茶园 Sentinel-1 Sentinel-2 特征提取 递归消除支持向量机 支持向量机 福建省

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纤维肌痛综合征生物标记物的筛选及免疫细胞浸润分析

10

作者 刘雅妮 杨静欢 +5 位作者 陆慧慧 易玉芳 李智翔 欧阳福 吴璟莉 魏兵 《中国组织工程研究》 CAS 北大核心 2025年第5期1091-1100,共10页

背景:纤维肌痛综合征作为常见风湿病,其发病与中枢敏化及免疫异常有关,但具体过程尚未阐明,缺乏特异性诊断标志物,不断探索该病的发病机制具有重要的临床意义。目的:基于加权基因共表达网络分析(WGCNA)等生物信息学方法和机器学习算法... 背景:纤维肌痛综合征作为常见风湿病,其发病与中枢敏化及免疫异常有关,但具体过程尚未阐明,缺乏特异性诊断标志物,不断探索该病的发病机制具有重要的临床意义。目的:基于加权基因共表达网络分析(WGCNA)等生物信息学方法和机器学习算法筛选纤维肌痛综合征潜在的诊断相关标志基因,并分析其免疫细胞浸润特征。方法:对来自基因表达综合数据库(GEO)的纤维肌痛综合征数据集转录谱进行差异分析和WGCNA分析,整合筛选出差异共表达基因,进一步采用机器学习套索回归(LASSO)算法、支持向量机递归特征消除(SVM-RFE)机器学习算法来识别核心生物标志物,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线以评估诊断价值。最后,采用单样本基因集富集分析(ssGSEA)和基因集富集分析(GSEA)评估纤维肌痛综合征的免疫细胞浸润情况及通路富集。结果与结论:①对GSE67311数据集按照log2|(FC)|>0,P<0.05的条件进行差异分析后获得8个下调的差异表达基因;进行WGCNA分析后获得正相关性最高(r=0.22,P=0.04)的模块(MEdarkviolet)内含基因497个,负相关性最高(r=-0.41,P=6×10-5)的模块(MEsalmon2)内含基因19个;将差异表达基因与WGCNA的2个高相关性模块基因取交集,获得7个基因。②对上述7个基因进行LASSO回归算法筛选出4个基因,进行SVM-RFE机器学习算法筛选出5个基因,两者取交集后确定了3个核心基因,分别为重组1号染色体开放阅读框150蛋白(germinal center associated signaling and motility like,GCSAML)、整合素β8(Integrin beta-8,ITGB8)和羧肽酶A3(carboxypeptidase A3,CPA3);绘制3个核心基因的ROC曲线下面积分别为0.744,0.739,0.734,提示均具有很好的诊断价值,可作为纤维肌痛综合征的生物标志物。③免疫浸润分析结果显示,与对照组相比纤维肌痛综合征患者记忆B细胞、CD56 bright NK细胞和肥大细胞显著下调(P<0.05),且与上述3个生物标志物显著正相关(P 展开更多

关键词 纤维肌痛综合征 生物信息学 机器学习 免疫浸润 加权基因共表达网络分析 套索回归 支持向量机递归特征消除算法 单样本基因集富集分析 基因集富集分析

慢性心力衰竭合并2型糖尿病患者易损期心源性死亡的中西医预警指标分析

11

作者 李润民 戴国华 +4 位作者 高武霖 管慧 任丽丽 王兴蒙 曲惠文 《中华中医药杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期3110-3117,共8页

目的:分析慢性心力衰竭合并2型糖尿病患者发生易损期心源性死亡的中西医预警指标,为临床实践提供循证医学证据。方法:将山东省7家中医院符合研究标准的727例患者纳入队列研究。运用Cox回归结合多重支持向量机-递归特征消除(MSVM-RFE)模... 目的:分析慢性心力衰竭合并2型糖尿病患者发生易损期心源性死亡的中西医预警指标,为临床实践提供循证医学证据。方法:将山东省7家中医院符合研究标准的727例患者纳入队列研究。运用Cox回归结合多重支持向量机-递归特征消除(MSVM-RFE)模型分析预警指标。结果:将Cox单因素回归分析获得的53个潜在预警指标按重要性排序依次纳入MSVM-RFE模型进行效能检验,当纳入前11位潜在预警指标时,获得最小错误率0.177与最大精度0.823,即为最优预警指标子集。Cox多因素回归分析显示,纽约心脏病学会心功能分级(Ⅲ级vsⅡ级:HR=2.33,Ⅳ级vsⅡ级:HR=2.59),吸烟史(HR=1.75),血浆氨基末端脑利钠肽前体(NT-ProBNP)(HR=8.08),气阴两虚血瘀证(HR=2.26),面色口唇紫暗(HR=3.63),脉细数无力或结代(HR=1.02),少苔或有裂纹(HR=1.05),空腹血糖(FBG)(HR=1.02)为损害性预警指标;益气类注射液(HR=0.44)、降糖类药物(HR=0.29),降血脂类药物(HR=0.96)为保护性预警指标。结论:Cox回归与MSVM-RFE模型相结合的数据分析方法可实现优势互补,适用于高维、多重共线性、小样本数据的中西医预警指标分析,具有临床推广价值。 展开更多

关键词 慢性心力衰竭 2型糖尿病 心衰易损期 中西医预警指标 多重支持向量机-递归特征消除 COX回归

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慢性心力衰竭合并原发性高血压病患者死亡预警指标研究

12

作者 李润民 戴国华 +4 位作者 高武霖 管慧 任丽丽 王兴蒙 曲惠文 《中国中西医结合杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1051-1062,共12页

目的基于多重支持向量机-递归特征消除(MSVM-RFE)与Cox回归分析慢性心力衰竭(心衰)合并原发性高血压病患者发生易损期心源性死亡的中西医预警指标。方法将山东省7家中医院符合研究标准的慢性心衰合并原发性高血压病患者纳入前瞻性队列研... 目的基于多重支持向量机-递归特征消除(MSVM-RFE)与Cox回归分析慢性心力衰竭(心衰)合并原发性高血压病患者发生易损期心源性死亡的中西医预警指标。方法将山东省7家中医院符合研究标准的慢性心衰合并原发性高血压病患者纳入前瞻性队列研究,收集患者基本信息、共患病、心脏彩超、实验室检查、中医证候信息、用药记录的78项临床变量,出院3个月后随访统计终点事件。运用Cox单因素回归筛选与易损期心源性死亡显著关联的变量,将其作为潜在预警指标纳入MSVM-RFE模型,经由计算平均排序分数对指标进行重要性排序。通过效能检验评估模型错误率与精准度筛选最优预警指标子集,并运用Cox多因素回归分析预警指标的作用性质。结果共1721例患者纳入分析,包含272例易损期心源性死亡病例。将Cox单因素回归分析获得的64个潜在预警指标依据重要性排序依次纳入MSVM-RFE模型进行效能检验,当纳入前13位潜在预警指标时,模型获得最小错误率0.136与最大精准度0.864,故将其作为最优预警指标子集。Cox多因素回归分析结果显示,血浆氨基末端脑利钠肽前体(NT-ProBNP)>1000 ng/L(HR=3.65);使用血管紧张素转换酶抑制剂/血管紧张素Ⅱ受体拮抗剂(ACEI/ARB,HR=0.66);气阴两虚血瘀证(HR=1.98);面色口唇紫暗(HR=2.19);使用利尿类药物(HR=0.73);心率60次/分或100次/分(HR=1.30,HR=1.33);年龄>60岁(HR=3.64);纽约心脏病学会(NYHA)心功能分级(Ⅲ级vsⅡ级:HR=2.50,Ⅳ级vsⅡ级:HR=3.58);吸烟史(HR=1.78);收缩压140 mmHg(HR=2.56);使用活血类注射液(HR=0.64);脉滑(HR=1.32);少苔或有裂纹(HR=1.45)。结论NT-ProBNP>1000 ng/L、气阴两虚血瘀证、面色口唇紫暗、心率60或100次/分、年龄>60岁、NYHA心功能分级Ⅲ级、吸烟史、收缩压140 mmHg、脉滑、少苔或有裂纹为损害性预警指标;使用ACEI/ARB、利尿类药物、活血类注射液为保护性预警指标。MSVM 展开更多

关键词 慢性心力衰竭 原发性高血压病 心衰易损期 中西医结合 预警指标 多重支持向量机-递归特征消除 COX回归分析

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景区道路交通标志视认效率评价 被引量：3

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作者 朱梦悦 马健霄 +2 位作者 刘宇航 仇舒诚 丁子羿 《森林工程》 北大核心 2021年第4期135-143,共9页

为探寻驾驶人视认交通标志效率,本文构建景区道路标志视认效率评价体系,设计实地视线追踪实验,采集驾驶人在景区道路对交通标志的视认数据;参照数据变化规律及指标特性确定各项眼动特征数据的最优值和临界值,建立交通标志视认效率评价... 为探寻驾驶人视认交通标志效率,本文构建景区道路标志视认效率评价体系,设计实地视线追踪实验,采集驾驶人在景区道路对交通标志的视认数据;参照数据变化规律及指标特性确定各项眼动特征数据的最优值和临界值,建立交通标志视认效率评价指标集;采用基因选择算法对评价指标进行重要度排序,确定各评价指标对评价体系的影响程度;利用功效系数法对指标进行标定,并建立视认效率评价体系。应用评价体系对南京钟山风景名胜区进行视认效果评价,从视认效率出发提出交通标志设置改善优化建议。 展开更多

关键词 交通安全 交通标志 景区道路 视觉特性 效率评价 基因选择算法

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基于加权基因共表达网络分析和机器学习的瘢痕疙瘩列线图预测模型

14

作者 李政宇 田保华 梁海霞 《生物医学工程学杂志》 EI CAS 北大核心 2023年第4期725-735,共11页

瘢痕疙瘩为伤口皮肤结缔组织过度增生引起的良性皮肤肿瘤。精准预测创伤者瘢痕疙瘩患病风险并及时做出早期诊断,对深度管理瘢痕疙瘩和控制其发展具有重大意义。本研究对高通量基因表达综合(GEO)数据库中的4个瘢痕疙瘩数据集进行分析,筛... 瘢痕疙瘩为伤口皮肤结缔组织过度增生引起的良性皮肤肿瘤。精准预测创伤者瘢痕疙瘩患病风险并及时做出早期诊断,对深度管理瘢痕疙瘩和控制其发展具有重大意义。本研究对高通量基因表达综合(GEO)数据库中的4个瘢痕疙瘩数据集进行分析,筛选出瘢痕疙瘩的诊断标志物,并建立列线图预测模型。首先,通过加权基因共表达网络分析(WGCNA)、差异表达分析和蛋白质互作网络中心性算法,筛选出37个核心蛋白质编码基因。随后,利用最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)以及支持向量机-递归特征消除(SVM-RFE)两种机器学习算法,从中筛选出4个最具预测能力的瘢痕疙瘩诊断标志物,分别为肝细胞生长因子(HGF)、多配体蛋白聚糖4(SDC4)、外核苷酸焦磷酸酶/磷酸二酯酶2(ENPP2)和Rho家族三磷酸鸟苷酶3(RND3),并通过单基因的基因集富集分析(GSEA)探索可能涉及的生物途径。最后,对诊断标志物进行单因素与多因素逻辑回归分析,并构建列线图预测模型。经内外部验证发现,该模型校准曲线贴近理想曲线,决策曲线优于其他策略,接受者操作特征曲线下面积高于对照模型(最佳截断值为0.588),表明该模型具有较高的校准度、临床收益率以及预测能力,有望为临床诊断提供有效先期手段。 展开更多

关键词 瘢痕疙瘩 加权基因共表达网络分析 最小绝对值收敛和选择算子 支持向量机-递归特征消除 列线图预测模型

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支持向量机-递归特征消去法分析拉曼光谱在乳腺良恶性疾病鉴别诊断中的应用

15

作者 张海鹏 付彤 +3 位作者 张志茹 范志民 郑超 韩冰 《中华肿瘤杂志》 CAS CSCD 北大核心 2014年第8期582-586,共5页

目的探讨支持向量机-递归特征消去法（SVM-RFE）分析拉曼光谱在乳腺良恶性疾病鉴别诊断中的价值。方法收集168例手术患者的新鲜乳腺组织标本，其中正常组织51例，良性病变组织66例，恶性病变组织51例，均进行拉曼光谱检测，SVM-RFE方法... 目的探讨支持向量机-递归特征消去法（SVM-RFE）分析拉曼光谱在乳腺良恶性疾病鉴别诊断中的价值。方法收集168例手术患者的新鲜乳腺组织标本，其中正常组织51例，良性病变组织66例，恶性病变组织51例，均进行拉曼光谱检测，SVM-RFE方法处理数据，构建模型，马氏距离法判断数据处理方法的优劣。结果共得到1800个拉曼光谱，良性和恶性乳腺组织的特征峰出现在1281、1341、1381、1417、1465、1530和1637cm“处，而正常乳腺组织的特征峰出现在1078、1267、1301、1437、1653和1743cm。处。良性和恶性乳腺组织的主要不同集中在1340和1480cm“处。SVM-RFE判断正常和恶性乳腺组织的正确率分别为100．O％和95．0％，判断良性乳腺组织的正确率为93．0％。结论正常、良性与恶性病变组织的拉曼光谱存在显著差异，SVM-RFE可以用来构建鉴别乳腺病变性质的模型。 展开更多

关键词 乳腺肿瘤 光谱分析 拉曼 支持向量机 递归特征消去法 诊断 鉴别

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智能车路系统交叉口的层级解耦及测评要素提取研究

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作者 任毅龙 林源 +3 位作者 曲桂娴 鹿应荣 于海洋 张子洋 《中国基础科学》 2021年第1期51-56,共6页

随着人工智能和交通大数据技术的快速发展,智能车路系统(IVIS)作为一种改善道路性能的智能交通控制技术,得到了国内外学者的广泛研究。为了解决当前复杂环境下IVIS测评要素不足的问题,本文提出了智能车路系统层级解耦与测评要素提取的... 随着人工智能和交通大数据技术的快速发展,智能车路系统(IVIS)作为一种改善道路性能的智能交通控制技术,得到了国内外学者的广泛研究。为了解决当前复杂环境下IVIS测评要素不足的问题,本文提出了智能车路系统层级解耦与测评要素提取的方法。通过建立IVIS交叉口测评要素高维矩阵,采用欠完备自编码器对高维矩阵进行线性降维,分析IVIS高维矩阵的耦合机理,有效降低数据的冗余度,并针对IVIS效率、环保、舒适性层级中数据的异质性和同质性特征,采用支持向量机—递归特征消除算法有效分层提取主体的测评要素,确定各测评要素的权重,最后利用SUMO仿真软件构建了IVIS交叉口仿真场景并完成了测评要素提取。该方法可以为IVIS测评指标体系的完善提供理论依据,为IVIS技术发展提供良好的支撑。 展开更多

关键词 智能车路系统 欠完备自编码器 支持向量机—递归特征消除算法 测评要素

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