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噪声标签回归的泛化误差估计及过滤算法
1
作者 姜高霞 李政莹 王文剑 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期72-80,共9页
当回归数据中存在数值型标签噪声时,传统泛化误差估计方法不再适用,回归模型的泛化性能缺乏保障.本文提出一种面向标签噪声的回归模型泛化误差估计方法,并设计了自适应高斯核噪声估计与样本召回过滤(adaptive Gaussian kernel noise est... 当回归数据中存在数值型标签噪声时,传统泛化误差估计方法不再适用,回归模型的泛化性能缺乏保障.本文提出一种面向标签噪声的回归模型泛化误差估计方法,并设计了自适应高斯核噪声估计与样本召回过滤(adaptive Gaussian kernel noise estimator and sample recall filtering, AGKSRF)算法.在所提Craven-Wahba(CW)泛化误差估计的基础上,提出一种CW样本选择框架.基于最大后验估计思想和自适应近邻方法,提出标签噪声的自适应高斯核(adaptive Gaussian kernel, AGK)估计方法.结合所提框架,AGKSRF首先过滤大噪声样本,同时考虑到初次过滤时可能有部分干净样本被误删,AGKSRF根据模型在过滤样本上的误差对样本进行召回再过滤.标准数据集上的实验结果表明,AGKSRF降低模型误差的能力提升了6~51个百分点.AGKSRF还可以识别年龄估计数据上的错误标签.因此,AGKSRF算法可以有效提升数据质量. 展开更多
关键词 噪声标签回归 泛化误差估计 自适应高斯核估计 样本召回过滤
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箱型图与特征融合模型在轮对轴承标签混淆数据分类中的应用 被引量：1
2
作者 张雄 李嘉禄 +3 位作者 董帆 武文博 万书亭 顾晓辉 《振动工程学报》 北大核心 2025年第1期88-95,共8页
深度学习方法在列车轮对轴承故障诊断领域表现出了巨大的潜力,但其可以有效实现的前提是各类数据与类别标签之间能够正确匹配,对于含有少量标签错误样本的数据,传统深度学习方法难以实现预期的诊断效果。针对此问题,提出了一种箱型图法... 深度学习方法在列车轮对轴承故障诊断领域表现出了巨大的潜力,但其可以有效实现的前提是各类数据与类别标签之间能够正确匹配,对于含有少量标签错误样本的数据,传统深度学习方法难以实现预期的诊断效果。针对此问题,提出了一种箱型图法与特征融合模型相结合的故障诊断方法。利用列车轮对轴承实验数据对所提方法进行验证,结果表明,相比于直接利用传统神经网络模型进行故障诊断,本文所提方法的诊断准确率更高,说明本文方法对于含有少量标签错误样本的轴承数据具有更好的处理效果。 展开更多
关键词 故障诊断 轮对轴承 标签错误 特征融合 箱型图
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基于核主成分分析的半监督日志异常检测模型 被引量：5
3
作者 顾兆军 叶经纬 +2 位作者 刘春波 张智凯 王志 《江苏大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2025年第1期64-72,97,共10页
对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据,传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题,提出一种改进的半监督... 对于具有“组异常”和“局部异常”分布特点的系统日志数据,传统的ADOA(anomaly detection with partially observed anomalies)半监督日志异常检测方法存在为无标签数据生成的伪标签准确性不佳的问题.针对此问题,提出一种改进的半监督日志异常检测模型.对已知异常样本采用k均值聚类,采用核主成分分析计算无标签样本的重构误差;运用重构误差和异常样本相似分计算出样本的综合异常分,作为其伪标签;依据伪标签计算LightGBM分类器的样本权重,训练异常检测模型.通过参数试验探究了训练集样本比例变化对模型性能的影响.在HDFS和BGL这2个公开数据集上进行试验,结果表明该模型能够提高伪标签的准确性,相较于DeepLog、LogAnomaly、LogCluster、PCA和PLELog等已有模型,精确率和F 1分数均有提升.与传统的ADOA异常检测方法相比,该模型F 1分数在2类数据集上分别提高了0.084和0.085. 展开更多
关键词 系统日志 日志异常检测 组异常 局部异常 半监督 重构误差 核主成分分析 伪标签
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采用医用直线加速器数字化功能降低放射治疗摆位误差
4
作者 王亮和 胡勇 +3 位作者 黄超 张书颐 敬媛 习隽丽 《生物医学工程与临床》 2025年第4期537-543,共7页
目的比较医用直线加速器的数字化标注与传统真空垫上画线标注两种定位方式在体部真空垫固定放疗摆位误差上的差异,并评估其对治疗精度的影响。方法选择行调强放射治疗的20例真空垫固定患者,其中男性8例,女性12例;年龄41~72岁,中位年龄57... 目的比较医用直线加速器的数字化标注与传统真空垫上画线标注两种定位方式在体部真空垫固定放疗摆位误差上的差异,并评估其对治疗精度的影响。方法选择行调强放射治疗的20例真空垫固定患者,其中男性8例,女性12例;年龄41~72岁,中位年龄57岁;乳腺癌8例,肺癌5例,直肠癌4例,宫颈癌3例。对患者制作完真空垫后,在加速器治疗床上将患者摆到适当位置后,在激光灯下于身体上画上标记线,每例患者均进行两组标记。第一组是记录摆位完毕后床值进行数字化标注(数字化标注组),第二组是在第一组标记完后继续在激光灯标记下将患者身体上的标记线延长至真空垫上进行画线标记(真空垫画线标记组)。在后期放射治疗中分别以两种标注摆位后分别进行扇形束CT(FBCT)扫描,将获取的FBCT图像与计划CT图像进行匹配,得到两组摆位在左右方向(X方向)、头脚方向(Y方向)、前后方向(Z方向)上误差差值,对差值进行对比分析并探讨其原因。结果数字化标注组摆位误差为X方向(1.2±0.8)mm,Y方向(2.1±1.1)mm,Z方向(1.0±0.8)mm;真空垫画线标记组摆位误差为X方向(2.7±1.4)mm,Y方向(4.3±3.2)mm,Z方向(4.0±1.5)mm;两组摆位误差在X、Y、Z方向上差异均有统计学意义(P<0.05)。真空垫画线标记组偏移数值在3mm以上的次数所占百分比为90%,其分布频率较高的数值范围是3~6mm,占86%;数字化标注组偏移数值在3mm以上的次数所占百分比仅为28%,其分布频率较高的数值范围是1~4mm,占92%。两组测量数据比较,差异具有显著统计学意义(P<0.01)。真空垫画线组摆位误差随着时间变化是不平稳的,而数字化标注组随着时间序列变化是平稳的。结论在临床实践中使用加速器放射治疗时可以考虑优先采用数字标记方式进行真空垫固定的放射治疗。 展开更多
关键词 加速器 放射治疗 数字化标注 真空垫 摆位误差
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药品标签设计对调配差错率的影响 被引量：1
5
作者 姜峰 宋连莎 程艳芹 《中国药业》 2025年第6期17-20,共4页
目的降低药品调配差错发生率。方法抽取医院药房中255个品规药品,统计通用名、规格、数量、有效期和内标签等标签信息,分析药品标签设计与药品调配差错的关系。结果通用名标签和剂型名标签无印刷差异;10.20%的品规字号,64.57%的规格字号... 目的降低药品调配差错发生率。方法抽取医院药房中255个品规药品,统计通用名、规格、数量、有效期和内标签等标签信息,分析药品标签设计与药品调配差错的关系。结果通用名标签和剂型名标签无印刷差异;10.20%的品规字号,64.57%的规格字号,70.40%的数量字号,93.73%的有效期字号≤14号字;85.00%以上的各类标签字体颜色集中使用黑、白、蓝、绿;11.42%的规格未印刷在正面,83.92%的有效期印刷在横截面;50.00%的有效期标签使用钢印印刷;24.31%的注射液剂型在安瓿瓶上直接印刷内标签信息。结论药品标签中的通用名、剂型、规格和数量标签的字体大小、颜色和印刷位置直接影响调配差错发生率。药品标签设计应优化上述内容,降低药品调配差错发生率。 展开更多
关键词 调配差错 药品标签 包装设计
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消费者感知误差对供应链碳标签策略的影响
6
作者 方绪国 董雨 +1 位作者 刘文娜 靳思佳 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 2025年第5期621-628,共8页
基于Stackelberg博弈模型,构建由单一制造商和单一零售商组成的两级低碳供应链,探讨自愿性碳标签制度下,存在消费者感知误差的无标签市场与认证标签市场中制造商是否认证标签与零售商是否促销宣传的4种情形。结果表明:①消费者感知误差... 基于Stackelberg博弈模型,构建由单一制造商和单一零售商组成的两级低碳供应链,探讨自愿性碳标签制度下,存在消费者感知误差的无标签市场与认证标签市场中制造商是否认证标签与零售商是否促销宣传的4种情形。结果表明:①消费者感知误差值较小时,感知低碳水平大于实际水平,制造商偏好不贴标签,存在“漂绿”动机;反之,制造商偏好认证标签,存在“披露”动机,但认证成本过高时,制造商仍会不贴标签。②认证产品的实际低碳水平不一定总是高于不贴标签产品。③零售商促销时的供应链整体效用始终大于不促销情形,零售商适度分担认证成本可以激励制造商主动认证标签。④消费者感知低碳水平越接近实际水平,认证情形下的产品低碳水平和供应链整体效益优势越明显。 展开更多
关键词 漂绿 消费者感知误差 碳标签 供应链协同 成本分担
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医院静脉用药集中调配中心自动化智能建设的效果
7
作者 阿旺吉米 普布次仁 扎西 《中国卫生产业》 2025年第21期123-125,共3页
目的 探究医院静脉用药集中调配中心自动化智能建设的效果。方法 选取山南市人民医院12名工作人员为观察对象,2023年3月—2024年1月实施人工调配,设为干预前,2024年2—12月进行自动化智能化调配,设为干预后。干预前后均为同一批工作人... 目的 探究医院静脉用药集中调配中心自动化智能建设的效果。方法 选取山南市人民医院12名工作人员为观察对象,2023年3月—2024年1月实施人工调配,设为干预前,2024年2—12月进行自动化智能化调配,设为干预后。干预前后均为同一批工作人员。对比干预前后工作人员每日用药调配总量,药品贴签、分拣及摆药环节的差错率,半年内药品破损发生情况。结果 干预后,工作人员每日药品调配总量为(6124.57±113.66)组,多于干预前的(5 767.25±99.58)组,差异有统计学意义(t=8.191,P<0.05)。干预后药品贴签、分拣、摆药环节差错率均低于干预前,差异均有统计学意义(P均<0.05)。干预后共发生5起药品破损事件,相较于干预前的11起更少。结论 在医院静脉用药集中调配中心进行自动化智能建设干预可提升工作质量、提高工作效率,减少差错发生率。 展开更多
关键词 静脉用药集中调配中心 自动化智能建设 每日贴签时间 贴签差错率 药品分拣差错率
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基于改进DeepLabV3+网络的城市道路沥青路面病害智能检测方法 被引量：1
8
作者 黄国俊 曾云靖 《内蒙古公路与运输》 2025年第2期34-38,共5页
城市道路沥青路面病害检测时,若无法准确地划分路面和背景物,将会导致检测准确性降低。为此,文章提出基于改进DeepLabV3+网络的城市道路沥青路面病害智能检测方法。首先,采用改进DeepLabV3+网络对道路图像进行分割处理,有效增强路面与... 城市道路沥青路面病害检测时,若无法准确地划分路面和背景物,将会导致检测准确性降低。为此,文章提出基于改进DeepLabV3+网络的城市道路沥青路面病害智能检测方法。首先,采用改进DeepLabV3+网络对道路图像进行分割处理,有效增强路面与背景物的划分效果;其次,利用双S型模糊函数对图像作增强处理,以增强图像的细节信息;最后将路面图像输入到ResNet网络模型中提取病害特征,并输出病害的类别标签,完成城市道路沥青路面病害的智能检测。结果表明:所提方法的mIoU值最高为0.97,城市道路沥青路面病害智能检测精度高,P-R曲线最靠近右上角,表示所提方法检测性能更好。 展开更多
关键词 图像分割 图像增强 重构误差 病害特征提取 病害标签
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品管圈在降低静脉用药调配中心贴签差错率的管理效果分析 被引量：18
9
作者 贺雪梅 穆殿平 《中国医院药学杂志》 CAS 北大核心 2020年第11期1257-1260,共4页
目的:通过品管圈活动降低静脉用药调配中心(pharmacy intravenous admixture services,PIVAS)的贴签差错率。方法:以自愿的方式组成品管圈小组,经过辅导员专业培训后,按照十大品管步骤开展活动。运用了柏拉图,柱状图,鱼骨图,雷达图等多... 目的:通过品管圈活动降低静脉用药调配中心(pharmacy intravenous admixture services,PIVAS)的贴签差错率。方法:以自愿的方式组成品管圈小组,经过辅导员专业培训后,按照十大品管步骤开展活动。运用了柏拉图,柱状图,鱼骨图,雷达图等多种方法,依据二八原则分析干预重点,并通过头脑风暴制定干预措施。结果:干预前贴签差错35件/月,干预后降至12件/月,达到了目标值12.62件/月,达标率为102.77%。结论:通过品管圈活动的方法从管理方面入手能够深入发掘和分析贴签差错,有效降低了贴签差错率,确保患者用药安全。 展开更多
关键词 品管圈 静脉用药调配中心 贴签差错率
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基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类 被引量：5
10
作者 王进 黄超 +2 位作者 王科 范磊 陈乔松 《江苏大学学报（自然科学版）》 EI CAS 北大核心 2019年第4期431-438,共8页
针对行人属性分类受行人属性不均衡影响的问题,提出了一种基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类方法.首先调整现有的卷积神经网络结构,通过融合正反通道激活模块的使用,使模型能够感知更加详细的行人属性;其次引入属性不均衡损失函数... 针对行人属性分类受行人属性不均衡影响的问题,提出了一种基于属性敏感卷积神经网络的行人属性分类方法.首先调整现有的卷积神经网络结构,通过融合正反通道激活模块的使用,使模型能够感知更加详细的行人属性;其次引入属性不均衡损失函数,根据属性的不均衡比例自适应更新网络权重,利用误差的反向传播对少类属性增加其权值,提升模型对少类属性的敏感;最后在PETA数据集上,对54个属性进行了分类试验.结果表明:相比MLCNN等方法,新方法在36分类任务上取得了提升;在平均准确度、平均召回率和平均AUC上,分别提升2.13%,2.38%和1.19%. 展开更多
关键词 卷积神经网络 行人属性分类 属性敏感 属性不均衡 误差反向传播
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预包装食品标签标示易错点解析 被引量：2
11
作者 戴玉婷 葛淑丽 +2 位作者 刘丁 陈欣钦 任举 《食品安全质量检测学报》 CAS 2018年第13期3518-3522,共5页
预包装食品标签不仅应符合GB 7718-2011、GB 28050-2011及产品执行标准中对标签标示的规定,还应同时符合该产品属性、配料、加工工艺等方面涉及的卫计委公告、农业部公告等相关法规的规定。这类法规较为繁杂,食品生产企业在标签设计时... 预包装食品标签不仅应符合GB 7718-2011、GB 28050-2011及产品执行标准中对标签标示的规定,还应同时符合该产品属性、配料、加工工艺等方面涉及的卫计委公告、农业部公告等相关法规的规定。这类法规较为繁杂,食品生产企业在标签设计时常会对某些规定有所忽略。本文针对大类食品的强制性国家标准、多标准或多条款重叠要求、净含量的标示、公告中的特殊要求等几个方面作了易错点总结。希望对预包装食品标签的设计工作有所帮助。 展开更多
关键词 预包装食品 标签 易错点
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偏标记学习研究综述 被引量：14
12
作者 张敏灵 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第1期77-87,共11页
在弱监督信息条件下进行学习已成为机器学习领域的热点研究课题。偏标记学习作为一类重要的弱监督机器学习框架,适于多种实际应用问题的学习建模。在该框架下,每个对象在输入空间由单个示例(属性向量)进行刻画,而在输出空间与一组候选... 在弱监督信息条件下进行学习已成为机器学习领域的热点研究课题。偏标记学习作为一类重要的弱监督机器学习框架,适于多种实际应用问题的学习建模。在该框架下,每个对象在输入空间由单个示例(属性向量)进行刻画,而在输出空间与一组候选标记相关联,其中仅有一个为其真实标记。本文将对偏标记学习的研究现状进行综述,首先给出该学习框架的定义以及与相关学习框架的区别与联系,然后重点介绍几种典型的偏标记学习算法以及作者在该方面的初步工作,最后对偏标记学习进一步的研究方向进行简要讨论。 展开更多
关键词 机器学习 弱监督信息 偏标记学习 候选标记 纠错输出编码
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基于稀疏流形聚类嵌入模型和L_1范数正则化的标签错误检测 被引量：2
13
作者 夏建明 杨俊安 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期1103-1108,共6页
综合利用含错标签中的有用信息和数据结构中蕴含的鉴别信息,提出一种基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测修正方法.首先,用稀疏流形聚类嵌入模型将数据投影到易分类的空间,利用标注正确的极少量样本和最近邻分类器获... 综合利用含错标签中的有用信息和数据结构中蕴含的鉴别信息,提出一种基于稀疏流形聚类嵌入模型和L1范数正则化的标签错误检测修正方法.首先,用稀疏流形聚类嵌入模型将数据投影到易分类的空间,利用标注正确的极少量样本和最近邻分类器获得新标签;然后,构造标签错误检测模型,获得仅含0、1元素的检测向量,正确、错误的标签分别对应着1、0的位置;最后,给出了相应的优化算法及收敛证明,并在相关实验上验证了算法的有效性. 展开更多
关键词 标签错误 稀疏流形聚类嵌入 L1范数正则化 凸松弛
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金标免疫层析试条检测样品中黄曲霉毒素B_1的误差分析 被引量：10
14
作者 孙秀兰 张银志 +1 位作者 汤坚 朱瑜 《西北农林科技大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2007年第7期188-192,共5页
为了扩大金标免疫层析试条(GICA)检测食品和饲料中黄曲霉毒素B1的应用范围,研究了样品基质对试剂条信号强度的影响,探讨了GICA测定饲料和各种发酵类食品样品时,提取液中NaCl、金属离子(Fe3+,Cu2+,Pb2+,As3+)和脂肪含量对检测结果的影响... 为了扩大金标免疫层析试条(GICA)检测食品和饲料中黄曲霉毒素B1的应用范围,研究了样品基质对试剂条信号强度的影响,探讨了GICA测定饲料和各种发酵类食品样品时,提取液中NaCl、金属离子(Fe3+,Cu2+,Pb2+,As3+)和脂肪含量对检测结果的影响,并研究了消除影响的方法。结果表明,3种阴性样品(大米、玉米和小麦粉)均存在不同程度的非特异性干扰,大米的影响最小,其次为玉米和小麦粉,大米的最佳稀释倍数为10倍,玉米和小麦粉为30倍;随NaCl质量浓度增加,检测结果有偏向假阳性的趋势;4种金属离子对检测结果的影响程度依次为Fe3+>Cu2+>Pb2+>As3+;随着样品中油脂含量的增高,用GICA检测结果偏阳性的程度加剧。对粗提取液用氯仿法萃取后挥干再溶解,可将盐离子和重金属离子对测定的影响控制在允许范围之内;用石油醚脱脂,可使油脂对测定结果的影响降到最低。 展开更多
关键词 金标免疫层析试条 黄曲霉毒素B1 误差分析
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基于RFID技术的行李管理应用研究 被引量：2
15
作者 徐捷 王中友 吴哲夫 《机电工程》 CAS 2015年第7期1011-1014,共4页
为解决客运站行李托运服务的准确性和高效性等问题,将基于改进LANDMARC算法的射频标签定位技术应用到行李的定位系统中。通过对算法的标签预分类和参考标签辅助方法的分析,建立了优化算法和行李定位精度之间的关系,提出了将改进后算法结... 为解决客运站行李托运服务的准确性和高效性等问题,将基于改进LANDMARC算法的射频标签定位技术应用到行李的定位系统中。通过对算法的标签预分类和参考标签辅助方法的分析,建立了优化算法和行李定位精度之间的关系,提出了将改进后算法结合RF Code公司的硬件平台应用于铁路站行李托运管理系统的方法,在分析和优化读写器位置、参考标签密度等系统参数的基础上对定位精度进行了评价,并进行了实际定位效果的试验。试验结果表明,系统的标签定位平均误差减少了18%,并且有效减少了系统冗余计算,从而提高了行李定位速度。 展开更多
关键词 RFID 室内定位 LANDMARC算法 标签分类 参考误差
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网络环境下主题标引误差的因素分析及对策 被引量：1
16
作者 丁金龙 张湘萍 《四川图书馆学报》 CSSCI 2008年第4期41-43,共3页
网络环境下,主题法将成为文献主要的标引与检索工具,并成为我国文献分类的主要手段,在对文献进行主题标引的过程中,往往会出现很多的偏差,造成文献的漏检。文章对文献主题标引工作中出现的问题进行了分析并提出网络环境下文献标引质量... 网络环境下,主题法将成为文献主要的标引与检索工具,并成为我国文献分类的主要手段,在对文献进行主题标引的过程中,往往会出现很多的偏差,造成文献的漏检。文章对文献主题标引工作中出现的问题进行了分析并提出网络环境下文献标引质量控制的对策。 展开更多
关键词 网络环境 主题标引 误差分析 控制对策
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Logistic回归算法研究与实现 被引量：4
17
作者 滕文 《信息技术》 2018年第5期133-138,共6页
针对目前标记噪声普遍在数据集中出现的这一现象,研究了一种新的模型,称为鲁棒逻辑回归模型。该模型以传统的贝叶斯逻辑回归模型为基础,在分类器中加入标记转换概率来应对可能出现的标记噪声。同时在模型中运用了正则化的方法,使分类器... 针对目前标记噪声普遍在数据集中出现的这一现象,研究了一种新的模型,称为鲁棒逻辑回归模型。该模型以传统的贝叶斯逻辑回归模型为基础,在分类器中加入标记转换概率来应对可能出现的标记噪声。同时在模型中运用了正则化的方法,使分类器在拟合数据与变量选择间保持平衡。实验中分别用到了合成数据集和真实的数据集,从而对鲁棒逻辑回归模型在分类问题中具有的预测能力和变量选择能力以及对标记噪声的鲁棒性进行验证,再与传统的模型进行比较。结果表明在面对含有标记噪声的数据时,由鲁棒逻辑回归模型训练产生的分类器有更低的误分类率,在变量选择方面也更准确。 展开更多
关键词 LOGISTIC回归 标记噪声 稀疏性 鲁棒性
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基于最近邻像素预测的加密域可逆信息隐藏 被引量：6
18
作者 刘丽 王世鹏 王安红 《科学技术与工程》 北大核心 2023年第12期5152-5160,共9页
针对现有的可逆信息隐藏算法在图像加密域应用场景下嵌入容量不高的问题,提出了一种基于最近邻像素预测的加密域可逆信息隐藏算法。充分利用自然图像的空间相关性,设计最近邻像素预测方法,计算预测误差,并进一步探究预测误差块分类规律... 针对现有的可逆信息隐藏算法在图像加密域应用场景下嵌入容量不高的问题,提出了一种基于最近邻像素预测的加密域可逆信息隐藏算法。充分利用自然图像的空间相关性,设计最近邻像素预测方法,计算预测误差,并进一步探究预测误差块分类规律,设计块内移位以及块重排方式,保留了块内相邻像素相关性。然后,通过动态标记块内误差区间以最大限度地空出冗余空间,达到提高嵌入容量的目的。选用5幅标准灰度图像及数据集BOSSbase、BOWS-2和UCID中的万余张灰度图像进行对比实验。结果表明:本文算法在安全性、可逆性和可分离性都满足的前提下,嵌入容量相比同类算法平均提升0.35~0.9 bpp(比特数)。 展开更多
关键词 可逆信息隐藏 预测误差 动态块标记 加密图像
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面向回归任务的数值型标签噪声过滤算法 被引量：9
19
作者 姜高霞 王文剑 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2022年第8期1639-1652,共14页
回归任务中的数值型标签噪声可能误导模型训练,进而弱化模型泛化能力.作为一种常用的标签噪声处理技术,噪声过滤通过去除误标记样本来降低噪声水平,但无法保证过滤后模型能够获得更好的泛化表现.一些过滤算法过于关注噪声水平,以至于大... 回归任务中的数值型标签噪声可能误导模型训练,进而弱化模型泛化能力.作为一种常用的标签噪声处理技术,噪声过滤通过去除误标记样本来降低噪声水平,但无法保证过滤后模型能够获得更好的泛化表现.一些过滤算法过于关注噪声水平,以至于大量无噪样本也被去除.尽管已有样本过滤框架能够平衡样本去除量和噪声水平,但其形式过于复杂不利于直观理解和实际应用.根据无噪回归任务中的学习理论提出了面向数值型标签噪声数据的泛化误差界,从而明确了影响模型泛化能力的关键数据因素(数据量和噪声水平).在此基础上提出一种可解释的噪声过滤框架,其目标是以较小的样本去除代价最大程度地降低噪声水平.针对噪声估计问题,从理论上分析了噪声与覆盖区间关键指标(中心和半径)之间的变化趋势,进而构建了相对噪声估计方法.此方法与所提框架结合形成了相对噪声过滤(relative noise filtering,RNF)算法.在标准数据集和年龄估计数据上均验证了算法的有效性.实验结果表明:该算法能够适应各类噪声数据,显著提升模型泛化能力.在年龄估计数据上RNF算法检测出一些标签噪声数据,有效提升了数据质量和模型预测性能. 展开更多
关键词 数值型标签噪声 回归 噪声过滤 泛化误差界 相对噪声
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医院用药错误原因分析与防范 被引量：20
20
作者 陈茂蓉 王槐芾 《实用医院临床杂志》 2013年第4期84-87,共4页
目的分析医生、护士、药师和患者用药错误(medication errors,ME)情况,讨论减少ME的措施。方法收集某院2009～2011年ME案例,分析其错误类型和发生原因。结果 ME由医生引起的有67例(42.95%),护士引起的有46例(29.49%),药师引起的有25例(1... 目的分析医生、护士、药师和患者用药错误(medication errors,ME)情况,讨论减少ME的措施。方法收集某院2009～2011年ME案例,分析其错误类型和发生原因。结果 ME由医生引起的有67例(42.95%),护士引起的有46例(29.49%),药师引起的有25例(16.02%),患者引起的有18例(11.54%);131例ME为B、C、D级别,超说明书用药中大多为E、F级。结论建立用药安全报告系统、智能化药物治疗系统、实施PDCA循环管理方法、使用条形码扫描技术、加强患者用药教育,可有效减少ME。 展开更多
关键词 用药错误 超说明书用药 条形码技术 用药安全报告系统 患者用药教育
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