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TEC and Instrumental Bias Estimation of GAGAN Station Using Kalman Filter and SCORE Algorithm 被引量:1
1
作者 Dhiraj Sunehra 《Positioning》 2016年第1期41-50,共10页
The standalone Global Positioning System (GPS) does not meet the higher accuracy requirements needed for approach and landing phase of an aircraft. To meet the Category-I Precision Approach (CAT-I PA) requirements of ... The standalone Global Positioning System (GPS) does not meet the higher accuracy requirements needed for approach and landing phase of an aircraft. To meet the Category-I Precision Approach (CAT-I PA) requirements of civil aviation, satellite based augmentation system (SBAS) has been planned by various countries including USA, Europe, Japan and India. The Indian SBAS is named as GPS Aided Geo Augmented Navigation (GAGAN). The GAGAN network consists of several dual frequency GPS receivers located at various airports around the Indian subcontinent. The ionospheric delay, which is a function of the total electron content (TEC), is one of the main sources of error affecting GPS/SBAS accuracy. A dual frequency GPS receiver can be used to estimate the TEC. However, line-of-sight TEC derived from dual frequency GPS data is corrupted by the instrumental biases of the GPS receiver and satellites. The estimation of receiver instrumental bias is particularly important for obtaining accurate estimates of ionospheric delay. In this paper, two prominent techniques based on Kalman filter and Self-Calibration Of pseudo Range Error (SCORE) algorithm are used for estimation of instrumental biases. The estimated instrumental bias and TEC results for the GPS Aided Geo Augmented Navigation (GAGAN) station at Hyderabad (78.47°E, 17.45°N), India are presented. 展开更多
关键词 GPS Aided Geo Augmented Navigation Total Electron Content Instrumental Biases Kalman Filter score algorithm
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基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法 被引量:16
2
作者 李鹏 董鑫剑 +1 位作者 孟庆伟 陈继明 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期117-123,共7页
针对不同电气输入特征与电力系统暂态稳定关联程度不同以及当输入特征受到干扰时评估准确率明显下降的问题,提出一种基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法。设计一种面向电力系统暂态稳定评估二分类问题的样本特征Fisher... 针对不同电气输入特征与电力系统暂态稳定关联程度不同以及当输入特征受到干扰时评估准确率明显下降的问题,提出一种基于Fisher Score特征选择的电力系统暂态稳定评估方法。设计一种面向电力系统暂态稳定评估二分类问题的样本特征Fisher Score值计算方案;通过Fisher Score值排序有效区分重要特征与冗余特征、噪声特征与非噪声特征;将选择的电气特征输入不同机器学习模型中进行训练和评估。新英格兰39节点系统和IEEE 145节点系统的仿真结果表明,所提特征选择方案能有效筛选电力系统暂态稳定评估中重要度高的特征,提升了评估模型的预测性能。 展开更多
关键词 电力系统 暂态稳定评估 特征选择 Fisher score算法
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基于人群搜索算法的上市公司的Z-Score模型财务预警研究 被引量:11
3
作者 赵海蕾 周方召 金德环 《财经理论与实践》 CSSCI 北大核心 2015年第2期66-70,139,共6页
针对传统的Z-Score财务预警模型预警能力的不足,导致无法准确判定上市公司的财务风险状况,将SOA算法的良好寻优能力和Z-Score财务预警模型结合起来,提出一种改进的Z-Score财务预警模型,构建出SOA算法优化Z-Score财务预警模型的适应度函... 针对传统的Z-Score财务预警模型预警能力的不足,导致无法准确判定上市公司的财务风险状况,将SOA算法的良好寻优能力和Z-Score财务预警模型结合起来,提出一种改进的Z-Score财务预警模型,构建出SOA算法优化Z-Score财务预警模型的适应度函数。仿真对比发现,改进的Z-Score财务预警模型其平均识别率高达96.33%,远远高于SVM算法和AdaBoost算法的平均识别率,改进的算法极大地提升了Z-Score财务预警模型的预测能力,使其更具适应性。 展开更多
关键词 Z-score模型 人群搜索算法 寻优能力 数学模型 适应度
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智能最佳管电压技术SEMI模式联合迭代算法扫描冠状动脉钙化积分的低剂量研究
4
作者 刘宇航 李伟 +4 位作者 牛延涛 张永县 王宇辰 杨冰冰 刘丹丹 《CT理论与应用研究(中英文)》 2026年第1期135-142,共8页
目的:探讨智能最佳管电压技术SEMI模式(Care kV SEMI)联合迭代算法在冠状动脉检查中钙化积分低剂量扫描成像中的可行性。方法:模体实验采用Care kV SEMI模式和管电流调制技术(CareDose 4D on)。参数设置:SEMI 120 kV(ref.kV分别为100 kV... 目的:探讨智能最佳管电压技术SEMI模式(Care kV SEMI)联合迭代算法在冠状动脉检查中钙化积分低剂量扫描成像中的可行性。方法:模体实验采用Care kV SEMI模式和管电流调制技术(CareDose 4D on)。参数设置:SEMI 120 kV(ref.kV分别为100 kV、120 kV),ref.mAs分别为40、60和80 mAs,重建算法分别为滤波反投影算法(FBP)、基于模型的高级迭代算法(ADMIRE)3、4、5。比较各组图像的容积CT剂量指数(CTDI_(vol))、对比噪声比(CNR_(模))和品质因子(FOM)。回顾性分析30例冠状动脉钙化积分扫描图像作为对照组(ref.kV 120 kV,ref.mAs 80 mAs,重建滤波反投影(FBP)算法),前瞻性采集109例患者冠脉钙化积分CT图像作为实验组(ref.kV 100 kV,ref.mAs 80 mAs,重建算法分别为FBP、ADMIRE 3、5),两组实际管电压均为SEMI 120 kV。记录并计算剂量长度乘积(DLP)、有效剂量(ED)、左主干(LM)和右冠状动脉(RCA)开口层面的CNR_(患)、钙化积分(Agatston Score)以及风险分级。由两名高年资诊断医生对患者冠脉图像进行4分法主观评价。对临床研究两组患者冠状动脉CT钙化积分扫描的辐射剂量、钙化积分数值、风险分级以及图像质量差异进行统计学分析。结果:①模体研究结果:实验组辐射剂量较对照组均降低;相同扫描条件CNR_(模)随迭代算法等级增加而增加;ref.kV 100 kV+ref.mAs 80 mAs组4种重建算法下FOM均高于对照组。②临床研究结果:实验组与对照组ED存在统计学差异;实验组FBP和对照组CNR_(患)在LM和RCA两个层面上均无统计学差异;实验组不同重建算法所得Agatston积分间无统计学差异;实验组风险等级Kappa值分别为0.93和0.88,一致性好;两名医生主观评价Kappa值为0.952,实验组与对照组主观评分有统计学差异。结论:BMI 18~25患者进行冠状动脉钙化积分CT扫描时,使用Care kV SEMI模式联合迭代算法对钙化积分和风险分级影响较小,可以有效降低患者辐射剂量。 展开更多
关键词 CARE kV SEMI模式 迭代算法 钙化积分 体层摄影术 低剂量
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基于双重决策机制的深度符号回归算法
5
作者 郭泽一 李凤莲 徐利春 《计算机应用》 北大核心 2026年第2期406-415,共10页
深度符号回归(DSR)算法由循环神经网络(RNN)自动化生成表达式树,进而获得较高的模型性能,然而,它无法兼顾表达式树的准确性和结构的简洁性。因此,提出一种基于双重决策机制的深度符号回归(DDSR)算法。首先,在RNN初步决策的基础上,利用... 深度符号回归(DSR)算法由循环神经网络(RNN)自动化生成表达式树,进而获得较高的模型性能,然而,它无法兼顾表达式树的准确性和结构的简洁性。因此,提出一种基于双重决策机制的深度符号回归(DDSR)算法。首先,在RNN初步决策的基础上,利用双评分机制综合评估表达式树的结构简洁性和准确性。其次,采用强化学习对表达式树生成进行训练,将表达式树生成视为序列决策过程,并利用风险近端策略优化(RPPO)算法进行奖励反馈以更新下一批次的模型参数。在公共数据集上的实验结果表明,相较于DSR算法,DDSR算法在拟合度相关系数上最多提高了0.396,最少提高了0.001,而整体性能提升了0.116。以上证明了DDSR算法的有效性。 展开更多
关键词 符号回归 深度学习 评分机制 近端策略优化算法 风险寻优策略梯度
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F-score结合核极限学习机的集成特征选择算法 被引量:9
6
作者 谢娟英 郑清泉 吉新媛 《陕西师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期1-8,共8页
特征选择是高维小样本癌症基因数据分析的首要和关键步骤,但是现有特征选择算法存在特征子集依赖于训练样本且随训练样本不同而变化的问题。为了解决特征选择过程的特征子集不稳定问题,提出一种基于核极限学习机的集成特征选择方法,利... 特征选择是高维小样本癌症基因数据分析的首要和关键步骤,但是现有特征选择算法存在特征子集依赖于训练样本且随训练样本不同而变化的问题。为了解决特征选择过程的特征子集不稳定问题,提出一种基于核极限学习机的集成特征选择方法,利用5-折交叉验证划分原始数据,对各训练集继续采用5-折交叉验证进行划分并进行特征选择,以所得5个特征子集之并集作为该训练集的特征子集,构造核极限学习机评价该特征子集的分类性能,以原始数据集5-折交叉验证所得特征子集的平均Jaccard系数评价特征选择算法所选特征子集的稳定性。5个基因数据集的实验测试以及与经典特征选择算法SVM-RFE、LLE Score、ARCO、DRJMIM、Random Forest和mRMR的实验比较表明,本文算法不仅能选择到稳定的特征子集,且所选特征子集具有很好的泛化能力。 展开更多
关键词 F-score 特征选择 极限学习机 集成特征选择
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PEIV模型WTLS估计的Fisher-Score算法 被引量:4
7
作者 赵俊 郭飞霄 李琦 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期214-220,共7页
考虑系数矩阵含非随机元素和不同位置含相同随机元素的结构化特征,PEIV (partial errors-in-variables)模型较一般的EIV模型更为严格。现有PEIV模型加权整体最小二乘(weighted total least squares,WTLS)估计算法需多次迭代,影响计算效... 考虑系数矩阵含非随机元素和不同位置含相同随机元素的结构化特征,PEIV (partial errors-in-variables)模型较一般的EIV模型更为严格。现有PEIV模型加权整体最小二乘(weighted total least squares,WTLS)估计算法需多次迭代,影响计算效率。通过利用观测值误差和系数矩阵误差的统计性质构造非线性目标函数,并以此推导了新的PEIV模型WTLS估计的计算公式,同时设计了相应的Fisher-Score算法。算例分析结果表明,相比较而言,Fisher-Score算法迭代次数较少,计算效率得到大大提升。 展开更多
关键词 PEIV模型 加权整体最小二乘 Fisher—score算法
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基于F-score和二进制灰狼优化的肿瘤基因选择方法 被引量:3
8
作者 穆晓霞 郑李婧 《南京师大学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期111-120,共10页
针对肿瘤基因数据维度高、噪声多、冗余性高的现状,结合Spearman相关系数改进F-score算法,在此基础上优化二进制灰狼算法,提出了一种基于改进F-score和二进制灰狼算法的肿瘤基因选择算法.首先,考虑特征之间的相关性,计算每个特征的F-sc... 针对肿瘤基因数据维度高、噪声多、冗余性高的现状,结合Spearman相关系数改进F-score算法,在此基础上优化二进制灰狼算法,提出了一种基于改进F-score和二进制灰狼算法的肿瘤基因选择算法.首先,考虑特征之间的相关性,计算每个特征的F-score值和特征之间的Spearman相关系数的绝对值;然后,计算权重系数得出各个特征的权重值,依据重要性进行排序,选出初选特征子集;最后,通过收敛因子的衰减曲线和初始化方法优化二进制灰狼算法,调整全局搜索和局部搜索所占比例,增强全局搜索能力并提高局部搜索速度,有效节省时间开销,提升特征选择的分类性能和效率,得到最优特征子集.在9个肿瘤基因数据集上测试所提算法,在分类准确率和筛选特征数目两个指标上进行仿真实验,并与4种其他算法进行对比,实验结果证明所提算法表现良好,可有效降低基因数据维度,并具有较好的分类精度. 展开更多
关键词 肿瘤基因 Fisher-score Spearman 相关系数 二进制灰狼优化算法 特征选择
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基于贝叶斯优化神经网络的Cu-SiC镀层镀速预测
9
作者 魏波 刘翠芳 吕焦盛 《电镀与精饰》 北大核心 2026年第1期123-130,共8页
Cu-SiC镀层镀速受多种因素影响,包括电流密度、镀液成分、温度、搅拌速度等,这些因素与镀速之间存在着复杂的非线性关系。传统的神经网络模型只能处理线性关系,对于复杂的电镀数据特征之间的非线性关系以及时空特性难以有效捕捉,影响了... Cu-SiC镀层镀速受多种因素影响,包括电流密度、镀液成分、温度、搅拌速度等,这些因素与镀速之间存在着复杂的非线性关系。传统的神经网络模型只能处理线性关系,对于复杂的电镀数据特征之间的非线性关系以及时空特性难以有效捕捉,影响了模型超参数的优化速度及预测精度。为此,提出基于贝叶斯优化神经网络的Cu-SiC镀层镀速预测方法。该方法系统性地采集电镀过程中的电流值、镀液温度、镀液pH值、SiC粒子浓度、镀液搅拌速率数据,并采用Z-score标准化方法对每种电镀数据进行归一化处理,以促进模型在不同特征间的有效比较。设计贝叶斯优化神经网络的BO-CNN-LSTM模型,将各种电镀数据的归一化处理结果作为模型输入,同时捕捉电镀数据的空间特征和时间依赖性,利用贝叶斯算法优化层自动搜索模型最优超参数组合。利用最优超参数组合实施模型训练,最终实现Cu-SiC镀层镀速的高效精准预测。实验结果表明,经过贝叶斯算法优化超参数后,该预测方法的决定系数R2显著提升,更接近1。预测结果与实际镀速之间的偏差较小,曲线走势与实际镀速高度一致。此外,该方法的CPU使用率也相对较低。 展开更多
关键词 电镀数据 Z-score标准化 贝叶斯优化算法 BO-CNN-LSTM模型 Cu-SiC镀层 镀速预测
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基于有偏Logistic分布的回归建模及其Score检验 被引量:1
10
作者 房钦钦 赵为华 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2018年第5期22-25,共4页
有偏Logistic回归模型是以非对称函数来连接,引进了偏态参数,这比标准Logistic回归模型能够更好地适用于实际数据。文章在总结和探讨有偏Logistic分布函数和密度函数性质的基础上,重点研究了基于该分布的回归建模问题,利用牛顿迭代法得... 有偏Logistic回归模型是以非对称函数来连接,引进了偏态参数,这比标准Logistic回归模型能够更好地适用于实际数据。文章在总结和探讨有偏Logistic分布函数和密度函数性质的基础上,重点研究了基于该分布的回归建模问题,利用牛顿迭代法得到了参数估计算法。为检验解释变量的重要性,基于Score检验方法研究了相关的假设检验问题,并通过模拟研究其检验功效问题。利用AIC和BIC信息准则对四种回归模型进行拟合优度分析。 展开更多
关键词 有偏Logistic分布 牛顿迭代法 score检验
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基于改进FOA算法的上市公司Z-Score模型财务预警 被引量:8
11
作者 康彩红 王秋萍 肖燕婷 《计算机系统应用》 2018年第11期198-204,共7页
为了提高传统Z-Score财务预警模型的预警能力,本文将改进FOA算法的良好寻优能力和Z-Score财务预警模型相结合,提出了一种改进FOA算法的上市公司Z-Score财务预警模型.采用改进FOA算法来优化ZScore模型的参数,降低预测值和目标值之间的均... 为了提高传统Z-Score财务预警模型的预警能力,本文将改进FOA算法的良好寻优能力和Z-Score财务预警模型相结合,提出了一种改进FOA算法的上市公司Z-Score财务预警模型.采用改进FOA算法来优化ZScore模型的参数,降低预测值和目标值之间的均方根误差(RMSE).经对选取上市公司财务数据的预测值和目标值对比,且检验其准确率.实验结果:传统的Z-Score模型、基本FOA算法优化Z-Score模型和改进FOA算法优化Z-Score模型的预测准确率分别为65%、70%和80%.实验表明改进的算法较大提升了Z-Score财务预警模型的预测能力,也表明了该算法的有效性. 展开更多
关键词 果蝇优化算法 Z-score模型 寻优能力 均方根误差
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耦合SVM和Cloud-Score算法的Sentinel-2影像云检测模型研究 被引量:1
12
作者 李健锋 刘思琪 +2 位作者 李劲彬 彭飚 叶虎平 《遥感技术与应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期713-720,共8页
云覆盖阻碍了光学遥感卫星对地观测的有效范围,快速、准确的云检测是遥感应用产品生成过程中的重要一步。针对Google Earth Engine云平台中缺乏适用且高质量的云检测模型,以热带多云的斯里兰卡为研究区,构建了耦合SVM和Cloud-Score算法... 云覆盖阻碍了光学遥感卫星对地观测的有效范围,快速、准确的云检测是遥感应用产品生成过程中的重要一步。针对Google Earth Engine云平台中缺乏适用且高质量的云检测模型,以热带多云的斯里兰卡为研究区,构建了耦合SVM和Cloud-Score算法的Sentinel-2影像云检测模型,通过实验从目视判读与定量分析两个角度对比了其与QA60法、Cloud-Score算法以及Fmask的云检测精度,并在海南岛和亚马逊森林两个地区进行了云检测测试。研究结果表明:Fmask模型的云检测性能最低,总体精度仅为63.45%,存在严重的水体误分为云的现象,但其漏提率极低;QA60法对卷云识别不足,漏提率较高,同时存在一定的误分现象,并且低空间分辨率影响了云体边界提取结果的细节性;Cloud-Score算法的云检测性能明显好于QA60法,总体精度达到了89.83%,误提率仅为2.17%,但仍存在部分卷云漏提的现象;相比于其他3种云检测方法,本文提出的云检测模型总体精度最高,达到了98.21%,并且拥有极低的漏提率和误提率,能比较精准地识别出云体的边界,可满足Sentinel-2遥感产品的云检测预处理需求。 展开更多
关键词 云检测 SVM Cloud-score算法 Sentinel-2 Fmask
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基于改进Z-SCORE模型饲料上市公司的财务风险预警研究 被引量:17
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作者 雷艳丽 洪丽君 胡晓峰 《饲料研究》 CAS 北大核心 2022年第2期107-111,共5页
文章将SOA算法与Z-SCORE模型结合,提出一种改进的Z-SCORE模型。以中国20家A股饲料上市公司为研究对象,将5种基本财务比率作为判别函数,运用改进的Z-SCORE模型对2017~2019年饲料上市公司的财务风险展开预警研究。结果显示:饲料上市公司... 文章将SOA算法与Z-SCORE模型结合,提出一种改进的Z-SCORE模型。以中国20家A股饲料上市公司为研究对象,将5种基本财务比率作为判别函数,运用改进的Z-SCORE模型对2017~2019年饲料上市公司的财务风险展开预警研究。结果显示:饲料上市公司整体财务状况良好,财务风险较低。饲料上市公司短期债偿能力、资本结构、资产营运能力对自身财务状况的影响逐渐增大,其中资本结构的影响最大。研究表明,研究结果与事实相符,可为经营者与投资方防范饲料上市公司财务风险提供参考,且改进后Z-SCORE模型对饲料上市公司财务风险的预警效果更佳,可在后续研究中进一步深入应用。 展开更多
关键词 Z-score模型 SOA算法 饲料上市公司 财务风险 风险预警
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鱼糕冻干配方优化及品质、货架期分析
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作者 刘海燕 高文喻 +2 位作者 李雅欣 艾娜 雷生姣 《食品工业科技》 北大核心 2026年第4期292-302,共11页
针对传统鱼糕货架期短、运输条件苛刻、食用方法单一等问题,本研究通过配方优化与真空冷冻干燥技术开发新型鱼糕产品,旨在延长其保质期、提升营养均衡性并拓展即食化、多场景应用潜力,同时为水产制品的工业化加工提供工艺参考。以鲢鱼... 针对传统鱼糕货架期短、运输条件苛刻、食用方法单一等问题,本研究通过配方优化与真空冷冻干燥技术开发新型鱼糕产品,旨在延长其保质期、提升营养均衡性并拓展即食化、多场景应用潜力,同时为水产制品的工业化加工提供工艺参考。以鲢鱼为主要原料,基于层次分析-熵权法构建综合评分模型,选择猪肥肉、鸡肉、玉米淀粉和蛋清添加量进行单因素实验,并在单因素实验基础上通过遗传算法结合Box-Behnken响应面法对鱼糕冻干配方进行优化。通过扫描电子显微镜(scanning electron microscopy,SEM)分析微观结构,测定蛋白质、脂肪、水分、灰分等理化指标,并基于Arrhenius方程预测货架期。确定了鱼糕冻干最优配方为:相对碎鱼肉用量,猪肥肉添加量10%(质量分数),鸡肉添加量20%,玉米淀粉添加量11%,蛋清添加量8%,综合评分达0.87±0.34。微观结构显示孔隙分布均匀,真空冷冻干燥处理前后关键理化指标无显著变化。基于Arrhenius方程的货架期模型预测25℃贮藏期为77 d,较鲜切鱼糕(4~7 d)延长11倍。本研究得到了色泽均匀、口感酥脆、货架期长以及营养均衡的鱼糕冻干制品,为鱼糕制品常温储运与即食化应用提供借鉴。 展开更多
关键词 鱼糕冻干 配方优化 综合评分 层次分析法 熵权法 遗传算法
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融合单类F-score和遗传算法的微生物特征选择方法
15
作者 卢福梅 温柳英 《信息技术》 2024年第11期125-131,共7页
微生物数据由于其维度高和类别不平衡特点,在传统机器学习分类算法中不能得到理想的分类效果。传统特征选择算法可以达到降维的效果,但对于类别不平衡问题显得有点力不从心。因此,文中提出了一种融合单类F-score和遗传算法的特征选择方... 微生物数据由于其维度高和类别不平衡特点,在传统机器学习分类算法中不能得到理想的分类效果。传统特征选择算法可以达到降维的效果,但对于类别不平衡问题显得有点力不从心。因此,文中提出了一种融合单类F-score和遗传算法的特征选择方法。首先,利用单类F-score操作生成遗传操作中的初始种群;其次,利用SVM分类模型的AUC值作为遗传操作中个体的适应度值;再次,结合遗传操作来更新种群;最终,得到最优特征子集。实验在五个微生物数据集上进行,与四种特征选择算法进行对比,结果表明,文中所提方法在一定程度上优于其他方法。 展开更多
关键词 F-score 高维 不平衡 遗传算法 特征选择
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Quality of experience based scheduling algorithm in LTE network with various traffics
16
作者 吴志坤 费泽松 +2 位作者 王飞 巩世琪 李娜 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2016年第4期547-552,共6页
Quality of experience ( QoE ) based scheduling algorithm of long term evalution ( LTE ) network with various traffics is studied. Utility functions are adopted to estimate mean opinion score (MOS) for different ... Quality of experience ( QoE ) based scheduling algorithm of long term evalution ( LTE ) network with various traffics is studied. Utility functions are adopted to estimate mean opinion score (MOS) for different traffics and a new MOS metric called normalized MOS is defined. A scheduling algorithm based on normalized MOS and greedy algorithm is proposed, aiming at maximizing the entirety MOS level of the whole users in the cell. We compare the performance of the proposed algorithm with other typical scheduling algorithms and the simulation results show that the algorithm pro- posed outperform other ones in term of QoE and fairness. 展开更多
关键词 quality of experience QoE long term evolution LTE multi-application schedu-ling mean opinion score (MOS) greedy algorithm
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Analysis of College Students’ Test Scores Based on Two-Component Mixed Generalized Normal Distribution
17
作者 Luliang Wen Haiwu Rong Yanjun Qiu 《Journal of Data Analysis and Information Processing》 2023年第1期69-80,共12页
In order to improve the fitting accuracy of college students’ test scores, this paper proposes two-component mixed generalized normal distribution, uses maximum likelihood estimation method and Expectation Conditiona... In order to improve the fitting accuracy of college students’ test scores, this paper proposes two-component mixed generalized normal distribution, uses maximum likelihood estimation method and Expectation Conditional Maxinnization (ECM) algorithm to estimate parameters and conduct numerical simulation, and performs fitting analysis on the test scores of Linear Algebra and Advanced Mathematics of F University. The empirical results show that the two-component mixed generalized normal distribution is better than the commonly used two-component mixed normal distribution in fitting college students’ test data, and has good application value. 展开更多
关键词 Two-Component Mixed Generalized Normal Distribution Two-Component Mixed Normal Distribution ECM algorithm Test scores
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基于E5-SHAP算法的可解释英语作文自动评分语言模型
18
作者 王兵 单瑞雪 +1 位作者 邢海燕 李盼池 《智能科学与技术学报》 2025年第3期370-380,共11页
针对英语作文自动评分系统因依赖复杂深度学习模型而缺乏可解释性的问题,提出了一种基于E5-SHAP算法的可解释英语作文自动评分模型。该模型基于E5-Base模型编码器提取文本特征,结合均值计算和回归层实现评分输出,并引入自适应加权机制,... 针对英语作文自动评分系统因依赖复杂深度学习模型而缺乏可解释性的问题,提出了一种基于E5-SHAP算法的可解释英语作文自动评分模型。该模型基于E5-Base模型编码器提取文本特征,结合均值计算和回归层实现评分输出,并引入自适应加权机制,从语法、句法、词汇多样性等6个维度综合评估作文质量。模型采用LoRA微调技术优化特定层参数,提高对作文特征的适应性。通过SHAP算法计算各特征对最终评分的影响,从而提供清晰的评分依据和解释路径,提升评分过程的透明性和可信度。实验结果表明,与现有模型相比,该模型在ELLIPSE数据集和自建数据集上的表现均有所提升,二次加权卡帕值(QWK)达0.84,在准确性和可解释性上优于现有模型。 展开更多
关键词 英语作文 自动评分模型 E5-SHAP算法 可解释性
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CT血管造影与常规CT评估急性缺血性卒中评分的临床对比研究
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作者 于晓丽 刘奎 +1 位作者 杨扬 孟令新 《中国CT和MRI杂志》 2025年第1期13-15,共3页
目的 本研究旨在比较早期CT评分(Aspects)及使用CT血管成像(CTA)原始图像与非增强CT (NCCT)在区分不同时间窗内缺血核心体积≥70mL的梗塞范围方面的表现。方法 分析73例AIS-LVO患者的多模式CT表现。自动软件被用来计算方面区域。衰减变... 目的 本研究旨在比较早期CT评分(Aspects)及使用CT血管成像(CTA)原始图像与非增强CT (NCCT)在区分不同时间窗内缺血核心体积≥70mL的梗塞范围方面的表现。方法 分析73例AIS-LVO患者的多模式CT表现。自动软件被用来计算方面区域。衰减变化定义为所有10个方面区域的相对Hounsfield单位(RHU)值与权重因子的乘积之和。各区域的Rh u值为缺血侧的H U值与对侧的HU值。由于Aspects模板中的每个区域在As pects系统中的权重不成比例,因此相应的权重因子是从多变量线性回归模型中得出的回归系数,该模型用于将区域RH U与缺血核心体积相关联。分别使用CTA和NCCT计算自动纵横比和衰减变化。结果在不同的时间窗内(Rho为0.439~0.637),衰减变化与缺血核心体积相关。以缺血核心≥为70mL,其衰减变化表现与Aspects(曲线下面积0.799~0.891)相近,与DeLong's检验(P=0.079,P=0.373)相近,CTA(AU C=0.842)与NCCT(AUC=0.838)无差异。结论Aspects区域的衰减变化与缺血核心体积相关。在脑梗塞体积的分类中,衰减变化具有与自动化方面相当的高诊断能力。复杂的评分算法不涉及衰减变化的测量。这种测量方法可以作为一种有效、快速、可靠、准确的手段来评估不同时间窗内的脑梗塞范围。通过衰减变化测量梗死体积以确定更适合再灌注治疗的患者的有用性可以在未来的临床试验中得到验证。 展开更多
关键词 CT血管造影 非对比CT 急性缺血性卒中 CT评分算法
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Using the Support Vector Machine Algorithm to Predict β-Turn Types in Proteins
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作者 Xiaobo Shi Xiuzhen Hu 《Engineering(科研)》 2013年第10期386-390,共5页
The structure and function of proteins are closely related, and protein structure decides its function, therefore protein structure prediction is quite important.β-turns are important components of protein secondary ... The structure and function of proteins are closely related, and protein structure decides its function, therefore protein structure prediction is quite important.β-turns are important components of protein secondary structure. So development of an accurate prediction method ofβ-turn types is very necessary. In this paper, we used the composite vector with position conservation scoring function, increment of diversity and predictive secondary structure information as the input parameter of support vector machine algorithm for predicting theβ-turn types in the database of 426 protein chains, obtained the overall prediction accuracy of 95.6%, 97.8%, 97.0%, 98.9%, 99.2%, 91.8%, 99.4% and 83.9% with the Matthews Correlation Coefficient values of 0.74, 0.68, 0.20, 0.49, 0.23, 0.47, 0.49 and 0.53 for types I, II, VIII, I’, II’, IV, VI and nonturn respectively, which is better than other prediction. 展开更多
关键词 Support Vector Machine algorithm INCREMENT of Diversity VALUE Position Conservation SCORING Function VALUE Secondary Structure Information
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