谢娟英
- 作品数：85 被引量：819H指数：15
- 供职机构：陕西师范大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金陕西省科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生理学生物学更多>>
- 一种基于线性规划的工作量感知即时软件缺陷预测方法
- 本发明提供了一种基于线性规划的工作量感知即时软件缺陷预测方法，涉及软件缺陷预测技术领域，包括如下步骤：1、构造即时软件缺陷数据集；2、类不平衡数据处理；3、对即时软件缺陷数据进行预处理；4、构建LPDP模型；5、预测新提...
- 李志强杜倩男谢娟英任杰
- 基于统计相关性与K-means的区分基因子集选择算法
- 针对高维小样本癌症基因数据集的有效区分基因子集选择难题，提出基于统计相关性和K-means的新颖混合基因选择算法实现有效区分基因子集选择。算法首先采用Pearson相关系数和Wilcoxon秩和检验计算各基因与类标的相关...
- 谢娟英高红超
- 关键词：K-MEANS聚类
- C^(++)程序设计双语教学实践评析
- 2008年
- 以陕西师范大学计算机科学学院"C++程序设计"双语教学实践为例,通过对先后连续两届接受该课程双语教学学生的问卷调查,及其全英文试卷考试成绩的分析,论证了当前高校本科教育中实施双语教学的可行性;分析了实施过程中所存在的问题;提出了在高校本科教育中实施双语教学的可行方法;指出了双语教学在培养精英型人才的高等教育中的重要地位和作用。
- 谢娟英
- 关键词：C++程序设计双语教学可行性精英教育
- 基于局部尺度参数、熵和余弦相似性的谱特征选择方法
- 本发明公开了一种基于局部尺度参数、熵和余弦相似性的谱特征选择方法，采用高斯核函数作为相似性度量方法，定义的基于特征局部标准差的特征局部尺度参数，作为核函数参数，克服计算特征亲和矩阵时的统一尺度参数不能反映数据分布信息，局...
- 谢娟英周颖丁丽娟
- 文献传递
- 基于遗传算法的数量属性离散化算法被引量：1
- 2004年
- 提出了在没有任何领域知识可供借鉴的情况下,基于聚类思想,利用遗传算法对数量型属性进行离散化的新算法———遗传C均值算法.该算法利用遗传算法具有全局寻优的特性,对训练样本根据其每一属性值进行聚类,将样本划分为不同的类,从而为每一属性找到其值的最佳分割点.然后,对不同类赋以不同的编码.该算法的优点是能得到最优的离散化结果.在VC++6.0环境下实现了该算法.仿真实验证明该方法有效解决了利用粗糙集理论进行分类规则挖掘时,数量型属性的离散化问题.
- 谢娟英刘芳
- 关键词：遗传算法离散化算法分类规则挖掘粗糙集理论
- 方差优化初始中心的K-medoids算法
- 快速K-medoids算法通过计算样本密度，选择前K个位于样本分布密集区的样本为初始聚类中心，并采用各类簇中距离该簇其他样本距离和最小的样本更新类簇中心，改进了传统K-medoids算法的聚类效果，节省了聚类时间，然而该...
- 谢娟英高瑞
- 新冠肺炎CXR图像分类新模型COVID-SERA-NeXt被引量：4
- 2022年
- 新型冠状病毒(COVID-19)感染者胸部X射线(Chest X-ray,CXR)图像不同于正常人,是诊断的有效依据。在ResNeXt模型基础上,加入交叉堆叠的通道注意力模块和残差注意力模块以及提出的维度降解模块,提出了针对COVID-19 CXR图像分类的COVID-SERA-NeXt模型。对公开访问的基准数据集COVIDx进行图像分类,实验结果显示,提出的COVID-SERA-NeXt模型在多项指标上优于其基础模型ResNeXt,其中准确率、宏召回率分别提高到96.11%、95.46%.经过ChestX-ray8医学图像预训练的COVID-SERA-NeXt模型对COVIDx数据集的分类性能更进一步提升。
- 谢娟英夏琴
- 关键词：计算机辅助诊断
- 双向二核苷酸位置特异性偏好和点互信息DNA/RNA序列编码方法
- 一种双向二核苷酸位置特异性偏好和点互信息DNA/RNA序列编码方法，由构建DNA/RNA序列核苷酸位置特异性偏好矩阵、构建DNA/RNA序列双向二核苷酸位置特异性偏好矩阵、确定DNA/RNA序列核苷酸的点互信息值、特征组...
- 王明钊谢娟英许升全
- 文献传递
- 非平衡基因数据的差异表达基因选择算法研究被引量：11
- 2019年
- 针对准确率不适于评价不平衡数据特征子集性能的缺陷,提出了 F2 -measure(简称 F2 )准则.为避免mRMR(minimal Redundancy-Maximal Relevance)的互信息方法倾向于选择多值特征,提出了归一化互信息 SU (Symmetrical Uncertainty).针对最大化 AUC (Area Under an ROC Curve)框架下,特征选择算法的特征与类标相关性、特征间相关性的取值范围(量纲)不一致问题,提出了归一化的特征权重.为加快特征选择过程,提出了结合 SU和AUC 的特征预选择,缩小特征搜索空间.提出动态加权顺序前向搜索DWSFS(Dynamic Weighted Sequential Forward Search)和动态加权顺序前向浮动搜索DWSFFS(Dynamic Weighted Sequential Forward Floating Search),以期得到分类性能更好的特征子集.基于最大化 AUC 和mRMR框架,结合上述创新点,设计出16种特征选择算法.7个经典二类不平衡基因数据集、3个多类不平衡(或近似平衡)基因数据集的50次重复实验表明:所提算法选择的基因子集具有非常好的分类识别能力;提出的 F2、SU、归一化基因权重、基因预选择,以及DWSFS和DWSFFS对选择非平衡基因数据集的差异表达基因非常有效.提出的 SU 在度量基因冗余性时优于斯皮尔曼等级相关系数 RCC (Rank Correlation Coefficient);基因选择过程中的权值度量采用基因与类标相关性减去基因间冗余性优于采用基因与类标相关性除以基因冗余性方案.与现有经典基因选择算法的实验比较表明:提出的基因选择算法的性能优于现有基因选择算法.
- 谢娟英王明钊王明钊高红超周颖
- 关键词：基因选择AUC互信息不平衡数据
- 稻蝗的研究与防治
- 郑哲民许升全刘志斌张建平马恩波王海川吴明庆王青川邓志勇谢娟英王清文许培查江山刘波张吉昌钟玉林王辉付勇龙
- 该课题理论基础方面通过对国内分布的稻蝗进行调查鉴定和细胞、分子水平的系统学研究，共鉴定出6个稻蝗的新种，给出了国内主要稻蝗种类的亲缘关系和检索表，为正确鉴定稻蝗的危害种类，指导稻蝗的防治工作提供了理论基础。应用技术方面主...
- 关键词：
- 关键词：稻蝗
