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基于特征Boosting的真核启动子预测方法
1
作者 曾庆尚 武栓虎 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期180-182,195,共4页
提出了一个新的启动子检测方法,它基于以下假设:启动子是由一些词模式决定的且不同的启动子由不同的词决定。通过计算散度距离选择最可能的特征并用feature-boosting构造一系列的弱分类器。一定数目的弱分类器可构造一强分类器,这样就... 提出了一个新的启动子检测方法,它基于以下假设:启动子是由一些词模式决定的且不同的启动子由不同的词决定。通过计算散度距离选择最可能的特征并用feature-boosting构造一系列的弱分类器。一定数目的弱分类器可构造一强分类器,这样就可以达到一个较好的性能。和其他分类器不同的是,采用了不同的训练和分类策略。对大型基因序列实验结果和一些较好的算法比较显示该方法预测启动子区域是有效的,且具有较好的敏感性和特异性。 展开更多
关键词 DNA序列分析 启动子预测 词模式 特征boosting
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基于Feature Boosting的管道电磁内检测多传感信号缺陷解析算法
2
作者 傅杨 张跃 +6 位作者 毛颖 唐小华 陈祖高 徐和武 杨雨沛 高斌 田贵云 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第20期51-67,共17页
随着管道在能源运输中发挥越来越重要的作用,管道的健康管理势在必行。管道内检测是一种常用的管道寿命维护方法。在管道内部环境极其复杂的地方,内部检测得到的信号含有较强的噪声和干扰。因此,如何准确地识别缺陷信号是一个难题。基... 随着管道在能源运输中发挥越来越重要的作用,管道的健康管理势在必行。管道内检测是一种常用的管道寿命维护方法。在管道内部环境极其复杂的地方,内部检测得到的信号含有较强的噪声和干扰。因此,如何准确地识别缺陷信号是一个难题。基于管道内检测器的多传感检测信号,提出了一种基于Feature Boosting的信号解析缺陷检测算法框架。该框架通过加强特征构建和层次分类,不仅可以对管道内检测各种复杂信号进行正确分类,还可以实现缺陷信号的准确识别。同时,为了展示检测算法框架的高灵活性和鲁棒性,在实验室环境、模拟环境和实际环境三种不同环境下对标本进行了试验和验证。在实际环境检测信号的分类中,与不同算法进行了比较,并使用f评分进行了定量评价,验证了所提框架的有效性。 展开更多
关键词 管道内检测 缺陷检测及定位 多传感融合 feature boosting
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基于特征增强的对抗哈希跨模态检索
3
作者 何沛 王萌 +1 位作者 王卓 卢光云 《广西科学》 CAS 北大核心 2022年第4期691-699,共9页
在跨模态检索任务中,哈希方法由于其检索效率高效、储存成本低廉而被广泛应用。但是,这些方法很少关注如何去弥补主体网络将高维特征转换为哈希码的过程中所丢失的特征信息。为解决这些问题,本文提出了一种特征增强对抗跨模态哈希(Featu... 在跨模态检索任务中,哈希方法由于其检索效率高效、储存成本低廉而被广泛应用。但是,这些方法很少关注如何去弥补主体网络将高维特征转换为哈希码的过程中所丢失的特征信息。为解决这些问题,本文提出了一种特征增强对抗跨模态哈希(Feature Boosting Adversarial Hashing for Cross-Modal, FBAH)方法。FBAH方法将子空间学习与对抗学习相结合,来减少不同模态数据的差异性。另外,构造一种类残差模块,它可以将筛选出具有区别性的特征绕过主体网络直接输入到哈希空间进行特征增强。这样,生成的哈希码能够具有更多的原始特征信息。最后,通过带有分支网络的线性分类器在标签空间进行两种方式的预测,并最小化与真实标签的差距来保证语义的不变性。本文选择两个跨模态检索任务中常用的大型数据集进行大量实验,结果表明FBAH方法的性能优于目前7种较为先进的跨模态哈希方法。 展开更多
关键词 特征增强 跨模态检索 稀疏矩阵 哈希子空间学习 对抗学习
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