公共文化服务平台

陈薇: 作品数：33 被引量：45H指数：2; 供职机构：广东工业大学计算机学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金NSFC-广东联合基金广东省自然科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学电子电信更多>>

合作作者

一种基于跨平台基因表达数据的基因调控网络重建方法: 本发明涉及一种基于跨平台基因表达数据的基因调控网络重建方法，根据跨平台基因表达数据的特点，通过获取来自p个测序平台基因表达数据，并进行预处理，然后从每个基因样本中抽取n个基因表达量，并基于偏相关系数的混合型条件独立性测试...; 蔡瑞初林殷娴郝志峰温雯谢峰许柏炎陈薇陈炳丰

一种基于贝叶斯非参模型的脑功能区划分方法: 本发明公开了一种基于贝叶斯非参模型的脑功能区划分方法，其包括步骤如下：S1：获取rs‑fMRI数据集中n个脑素的相对位置和时间序列；S2：对计算两两脑素之间的相对位置距离矩阵和时间序列距离矩阵；S3：将相对位置距离矩阵和...; 蔡瑞初刘跃群陈薇伍运金郝志峰

基于因果自回归流模型的因果结构学习算法: 2024年; 因果自回归流模型已经在非独立噪声等场景的因果方向推断问题上取得了一定的进展,但在多个结点的场景下仍存在全局结构搜索带来的准确度低和计算时间复杂度高的问题。面向非时序观察数据设计一种两阶段因果结构学习算法。在第一阶段,基于观测数据的条件独立性,对完全无向图通过条件独立性检验得到基本的因果骨架;在第二阶段,基于因果自回归流模型,通过标准化流的方法计算骨架中每条无向边在不同方向上的边缘似然概率,进而通过比较边缘似然概率进行因果方向推断。实验结果表明:该算法在多组不同参数生成的仿真因果结构数据集上均有较好的表现,与现有的主流因果结构学习算法相比,F1值平均提升15%~28%;在真实因果结构数据集实验中,该算法能够较为完整准确地学习到变量间的因果关系,与主流的因果结构学习算法相比,F1值平均提升28%~48%,具有更强的鲁棒性。; 卢小金陈薇郝志峰蔡瑞初

基于条件独立性检验的非稳态因果发现方法: 2024年; 非稳态时间序列数据之间的因果关系发现是非常重要但极具挑战的问题。现有的工作主要假设观察数据随着时间或领域发生变化。上述假设使得相关方法需要引入时间或领域作为先验知识,无法应用于分段稳态的非稳态场景。因此,提出了一种基于条件独立性检验的非稳态因果关系发现算法。首先使用变化点检测方法来识别非稳态变化的时间点,然后将上一步的时间点进行区间划分,用基于条件独立性检验的时序因果关系发现算法推断局部稳态因果结构。在仿真和真实世界数据上的实验证明了该方法的有效性。; 郝志峰张维杰蔡瑞初蔡瑞初; 关键词：非稳态因果网络

基于贝叶斯网络的基因变异间的因果关系发现与验证被引量：2: 2020年; 基因变异间的相关性是全基因组关联分析等领域中的难点。当前基因变异间关系的研究主要基于基因在染色体上的相对位置展开,从另一个角度研究发现位于同一信号通路中的基因变异之间具有较强的因果性。基于单核苷酸多态(Single Nucleotide Polymorphisms,SNPs)数据对基因状态进行编码,得到离散型的基因变异状态数据;基于大量的基因变异数据构建基因间的因果贝叶斯网模型;用真实信号通路对基因变异数据上发现的因果贝叶斯网络进行验证。在WTCCC(Wellcome Trust Case Control Consortium)数据集上的实验结果表明,相互调控的基因之间的变异具有较强的因果关系。同时,实验也发现了一批具有较强因果关系的基因变异,可能对相关研究具有一定的启发意义。; 蔡瑞初甄启祺陈薇郝志峰; 关键词：因果关系基因变异贝叶斯网单核苷酸多态性信号通路

融合先验约束的拓扑霍克斯过程格兰杰因果发现算法: 2022年; 离散时序数据的格兰杰因果关系发现算法具有重要应用价值。现有方法主要采用霍克斯过程建模,无法适用于非独立同分布数据和带有时间误差的数据。为此,提出了一种融合先验约束的拓扑霍克斯过程格兰杰因果关系发现算法(PTHP)。首先,使用基于约束的方法筛选出一批显著性水平较高的因果边,提升算法对故障发生时间误差的容忍性;随后,将上一步获取的边作为先验约束融合到拓扑霍克斯过程中,解决序列间的非独立同分布问题。模拟数据和真实数据的实验证明了该方法的有效性,并获得了PCIC 2021因果推理大赛第一名。; 蔡瑞初刘跃群黄正婷黄晓楷陈薇郝志峰; 关键词：格兰杰因果

面向社交媒体的直接因果网络发现算法被引量：2: 2020年; 高维时序因果网络发现是社交媒体因果关系发现的重要问题。然而,现有的时序因果关系发现方法不能发现直接因果以致因果网络推断结果不准确。针对此问题提出了一种直接因果网络发现方法。该方法考虑了时序因果模型的因果延迟、滞后期数量和条件节点集等因素,更准确地发现直接因果关系;另外,采用结合置换检验的因果关系检验方法,解决传递熵阈值难以设定的问题。实验结果表明,该方法在因果网络推断中优于现有方法,有效提升时序上直接因果网络推断的准确率,适用于发现潜在社交媒体因果关系网络。; 蔡瑞初谢泳陈薇曾艳郝志峰杜文俊; 关键词：因果关系社交媒体

基于非稳态加性噪声模型的因果发现算法: 2024年; 因果发现旨在通过观测数据挖掘变量间的因果关系。现有的因果发现方法大多假定数据的产生过程是平稳的,然而在实际环境下往往不满足稳态假设,导致结果不可靠。研究发现,在一些场景中的非稳态扰动与时序信息高度相关。因此,在加性噪声模型基础上将非稳态扰动刻画为一项关于时序信息的函数,设计非稳态加性噪声模型,并给出非稳态加性噪声模型的识别条件,提出一种两阶段的因果关系学习算法。第1阶段利用回归计算得到变量残差,再检验残差与回归特征集的独立性从而选出叶子节点,迭代得到观测变量集的因果次序;第2阶段再次进行回归计算和独立性检验,消除第1阶段中冗余的因果关系,从而得到观测变量集的因果结构。实验结果表明,与基于约束的异构/非平稳因果发现、LPCMCI和Ti MINo算法相比,该算法在仿真数据集上取得了最优的效果,平均F1值达到0.85;而在真实因果结构数据集中,该算法的F1值平均提升41.12%,能够从非稳态数据集中恢复出更多因果结构的信息。; 郝志峰丁凯培蔡瑞初蔡瑞初

基于典型因果推断算法的无线网络性能优化被引量：2: 2016年; 现有的无线网络性能优化方法主要基于指标间的相关关系分析,无法有效指导网络优化等干预行为。为此,提出典型因果推断(CCI)算法,并将其应用于无线网络性能优化。首先,针对无线网络性能由大量相关指标体现这一特性,采用典型相关分析(CCA)方法,提取指标中蕴含的原子事件;然后再采用因果推断方法,构建原子事件间的因果关系网络。通过上述两个阶段反复迭代,确定原子事件间的因果关系网络,为无线网络性能优化提出一个较为可靠和有效的依据。最后通过模拟实验验证了CCI算法的有效性,在某城市3万多个移动基站数据上发现了一批有意义的无线网络指标间的因果关系。; 郝志峰陈薇蔡瑞初黄瑞慧温雯王丽娟; 关键词：因果推断

一种结合行为序列和文本信息的社交网络用户间因果关系发现方法及系统: 本发明提供了一种结合行为序列和文本信息的社交网络用户间因果关系发现方法及系统，包括：S1)、数据获取；S2)、以最小的时间单位对数据进行等间距预处理；S3)、利用时序行为数据，优化目标函数以找到最优间隔；S4)用合并时刻...; 蔡瑞初谢泳陈薇郝志峰陈炳丰; 文献传递

陈薇

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户反馈

陈薇

合作作者

文献类型

领域

主题

机构

作者

传媒

年份

用户登录

用户反馈