陕西省科技攻关计划(2009K01-56)
- 作品数：4 被引量：4H指数：1
- 相关作者：张军英耿耀君袁细国蒋胜利匡春临更多>>
- 相关机构：西安电子科技大学洛阳师范学院更多>>
- 发文基金：陕西省科技攻关计划国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种基于投影稀疏表示的基因选择方法被引量：2
- 2011年
- 现有基于稀疏表示的基因选择方法通过回归类标的值确定基因的相关性.对于同一个问题,类标的取值不同,对应的基因选择结果也不同.针对这一问题,提出了一种基于稀疏表示基因表达数据一维投影的基因选择方法.该方法用稀疏表示技术回归基因表达数据在其最可分的方向上的投影,并根据回归得到的基因集的相关性向量选择基因.在6组基因表达数据上的实验结果表明:所提方法的运行时间适中,选择的基因集识别率高的同时冗余度也比较低.
- 耿耀君张军英
- 关键词：基因选择基因表达数据
- 一种用于特征提取的保局判别分析算法
- 2011年
- 针对保局投影(LPP)为无监督算法的局限,提出了一种新的监督版的LPP,即保局判别分析(LPDA)算法。LPDA吸收了流形学习算法与最大边界准则(MMC)的共同特点,可以将高维的人脸数据投影到低维子空间,具有能处理新样本与无小样本问题的优点。与现有的多种经典相关方法相比,从Yale,UMIST及MIT 3个人脸数据库的实验结果表明,提出的LPDA算法在降维的同时提取了用于人脸识别的更有效的特征,人脸图像识别性能较好,具有较强的判别分析能力。
- 蒋胜利匡春临张军英
- 关键词：保局投影特征提取人脸识别流形学习
- 一种基于监督降维和形状分析的基因选择方法被引量：1
- 2011年
- 因为由主分量分析与形状分析相结合的基因选择方法没有有效利用样本的类别信息,所以提出了一种新的基因选择方法,将间隔最大化判别分析和形状分析相结合,在选择基因过程中不仅考虑了基因与基因之间的相互作用,也考虑了基因与类之间的相互关系,提高了所选基因集的分类性能.对4组微阵列基因表达数据的实验表明,该方法的性能优于主分量分析与形状分析相结合的方法,与当前两个流行的多变量F ilter方法相比,也具有一定的优势.
- 耿耀君张军英
- 关键词：基因选择微阵列数据
- 一种基于稀疏表示系数的特征相关性测度被引量：1
- 2013年
- 目前特征选择方法中常用的特征相关性测度可有效评估两个特征之间的相关性,但却将特征孤立看待,没有考虑其它特征对它们相关性的影响.文中在整体考虑特征之间关系的前提下,提出用稀疏表示系数评估特征的相关性,它与现有特征相关性测度的不同之处在于可揭示特征在其它所有特征影响下与目标的相关性,反映特征间的相互影响.为验证稀疏表示系数评估特征相关性的有效性,在典型的高维小样本数据上,比较了ReliefF方法及分别以稀疏表示系数、对称不确定性和皮尔森相关系数为相关性测度的特征选择方法选择的特征集的分类能力.实验结果表明文中方法选择的特征集的分类能力高且较稳定.
- 耿耀君张军英袁细国
