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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
1
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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纤维肌痛综合征生物标记物的筛选及免疫细胞浸润分析
2
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
基于旋转FHOG-LBP特征的旋翼无人机动态检测算法 被引量：4
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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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