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林舒杨

作品数:4 被引量:31H指数:1
供职机构:厦门大学信息科学与技术学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划国防基础科研计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术医药卫生更多>>

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 2篇会议论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 2篇医药卫生

主题

  • 2篇遗传算法
  • 2篇基因
  • 2篇基因表达
  • 2篇基因表达谱
  • 2篇基因图
  • 2篇基因图谱
  • 2篇K近邻
  • 2篇K近邻算法
  • 2篇表达谱
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应滤波
  • 1篇自适应滤波器
  • 1篇滤波器
  • 1篇聚类
  • 1篇不平衡数据

机构

  • 4篇厦门大学
  • 1篇龙岩学院

作者

  • 4篇林舒杨
  • 3篇邹权
  • 2篇李翠华
  • 2篇黄瑞雪
  • 2篇曲延云
  • 1篇林琛
  • 1篇杜晓凤
  • 1篇江弋
  • 1篇卢盛荣

传媒

  • 1篇计算机研究与...
  • 1篇计算机工程与...

年份

  • 2篇2011
  • 2篇2010
4 条 记 录,以下是 1-4
排序方式:
基于多层的基因图谱特征基因选择方法研究
本文提出一种多层的特征基因选择方法,用于从癌症患者及正常人的基因表达谱中提取癌症相关的致病基因。通过初筛选、分组筛选和组合选择三步,并结合联合统计检验、遗传算法、K近邻算法等分类方法,挑出对分类影响最重要的特征基因,结肠...
黄瑞雪林舒杨吴迪炜曲延云邹权
关键词:遗传算法K近邻算法基因表达谱
文献传递
不平衡数据的降采样方法研究被引量:31
2011年
提出了一种处理不平衡数据的降采样方法,以解决机器学习中分类器在训练时因为样本集中的样本类别不平衡而导致过拟合造成分类器性能下降的问题.利用K-Means方法,对大类样本进行聚类并提取聚类中心,获得与较小样本集样本数目近似的样本,组成新的样本集用以训练.为了避免在小类样本数目较小的情况下,单纯使用聚类降采样算法造成训练集样本的过度稀疏,使用SMOTE过采样算法结合聚类降采样,既避免了SMOTE为样本集引入较多的噪声,又有效地解决了训练集样本稀疏的问题.6组UCI测试数据和5组生物信息学实验证明了它在对类别不平衡数据进行降采样上的有效性.
林舒杨李翠华江弋林琛邹权
关键词:聚类
基于多层的基因图谱特征基因选择方法研究
本文提出一种多层的特征基因选择方法,用于从癌症患者及正常人的基因表达谱中提取癌症相关的致病基因。通过初筛选、分组筛选和组合选择三步,并结合联合统计检验、遗传算法、K近邻算法等分类方法,挑出对分类影响最重要的特征基因,结肠...
黄瑞雪林舒杨吴迪炜曲延云邹权
关键词:遗传算法K近邻算法基因表达谱
文献传递
一种绘画效果生成算法
2010年
图像的绘画效果由平滑纹理,保持并加强边角获得。给出一种鲁棒的由真实图像自动生成相应绘画效果的算法。算法根据图像的局部结构,自适应地调节滤波器的带宽与形状,来模拟画笔宽度和绘画技法。实验结果表明,算法的处理结果在视觉效果上接近绘画,并且对低质量的输入图像同样有效。
卢盛荣林舒杨杜晓凤李翠华
关键词:自适应滤波器
共1页<1>
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