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陈薇: 作品数：29 被引量：37H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>>

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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：1: 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

一种面向时序隐变量的因果结构发现方法: 本发明涉及一种面向时序隐变量的因果结构发现方法，通过基于变分推断和蒙特卡洛抽样发现因果结构、交叉验证确定因果滞后影响长度两个过程，从而输出观察变量之间的因果网络结构和因果滞后影响长度。本发明考虑了先验知识，融合贝叶斯推断...; 陈薇蔡瑞初谢峰郝志峰温雯; 文献传递

基于非时序观察数据的因果关系发现综述被引量：31: 2017年; 探索和发现事物间的因果关系是数据科学的一个核心问题,其中蕴含着丰富的科学发现机会和巨大的商业价值.基于非时序观察数据的因果关系发现方法能够从被动观察获得的数据中发现变量之间的因果关系,因而在各领域有广泛应用.这一类方法在过去三十年取得很大进展,已经成为因果关系发现的重要途径.文中从因果关系方向推断、高维数据上的误发现率控制和不完全观察数据上的隐变量检测这三个研究热点出发,对现有的因果关系模型与假设、基于约束的方法、基于因果函数模型的方法和混合型方法这三大类方法,验证与测评涉及的数据集及工具等方面进行了详尽的介绍与分析.基于约束的方法主要包括因果骨架学习和因果方向推断两个阶段:首先基于因果马尔可夫假设,采用条件独立性检验学习变量之间的因果骨架,然后基于奥卡姆剃刀准则利用V-结构确定因果方向,典型的算法有Peter-Clark算法、Inductive Causation等,这类方法的主要不足是存在部分无法判断的因果关系方向,即存在Markov等价类难题.基于因果函数模型的方法则基于数据的因果产生机制假设,在构建变量之间的因果函数模型的基础之上,基于噪声的非高斯性、原因变量与噪声的独立性、原因变量分布与因果函数梯度的独立性等因果假设推断变量之间的因果关系方向,典型的算法有针对线性非高斯无环数据的Linear NonGaussian Acyclic Model算法、针对后非线性数据的Post-NonLinear算法、适用于非线性或离散数据的Additive Noise Model等,这类方法的主要不足是需要较为严格的数据因果机制假设,且Additive Noise Model等方法主要适用于低维数据场景.混合型方法则希望充分发挥基于约束的方法和基于因果函数类方法的优势,分别采用基于约束的方法进行全局结构学习和基于因果函数模型进行局部结构学习和�; 蔡瑞初陈薇张坤郝志峰; 关键词：因果关系人工智能

面向多元时间序列的群体因果关系发现算法: 2023年; 从多元时间序列观测数据中学习多个变量之间的因果关系是许多专业领域中的重要基本问题。现有的多元时间序列因果关系发现方法通常从每个个体的观测数据中学习个体因果关系,没有考虑部分个体之间可能存在相同的因果关系,导致样本利用不足。提出一种面向多元时间序列的群体因果关系发现算法。该算法分为2个阶段:第一阶段基于因果关系对个体之间的相似性进行度量,并把多个个体划分成多个群体,且无须指定群体的个数;第二阶段基于变分推断方法充分利用每个群体内的所有个体数据,从而学习群体因果关系。实验结果表明,该算法在多组不同参数生成的仿真数据上均具有较好的表现,与对比算法相比,AUC评分提升了5%~20%。在真实数据集中,该算法能够较好地区分具有不同因果关系的群体,并且能够学习到不同群体之间不同的因果关系,表明算法不仅具有因果关系发现能力,而且还具有多元时间序列聚类能力。; 蔡瑞初伍运金陈薇郝志峰; 关键词：多元时间序列因果关系聚类

陈薇

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