曾青霞
- 作品数：5 被引量：12H指数：2
- 供职机构：江西中医药大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省自然科学基金江西省研究生创新基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 融合随机森林的偏最小二乘法及其中医药数据分析被引量：5
- 2018年
- 偏最小二乘方法在多元线性回归建模中存在着诸多优势,但其本质还是线性回归,难以满足中医药非线性的特性。而随机森林构建的回归模型是由多个多元线性片段构成,对非线性数据有良好的拟合效果。提出了一种融合随机森林的偏最小二乘方法,该方法主要是利用PLS不断提取主成分并累计,利用随机森林算法将这些主成分分别与原始被解释变量不断构建多棵决策树,直到满足精度条件为止。分别采用麻杏石甘汤君药止咳、平喘和UCI数据集的数据进行分析处理,实验结果表明,融合随机森林的偏最小二乘分析方法对中医药数据有很好的适应性。
- 曾青霞杜建强聂斌喻芳余日跃朱志鹏
- 关键词：偏最小二乘法中医药信息非线性
- 一种面向属性的约束概念格构造算法被引量：1
- 2017年
- 约束概念格是一种数据分析的一种有效工具.在其构造的过程中,判断节点是否满足约束条件是导致格的构造效率低下的原因之一.约束概念格是针对用户所关心的属性建格,传统的概念格生成算法都是基于对象的渐进式算法,而基于属性增加的概念格是通过增加属性来实现概念格的更新,采用基于属性的约束概念格构造算法建格能减少判断是否满足约束条件的次数,从而提高了约束概念格的构造效率.在此基础上提出一种基于属性的约束概念格生成算法,给出对于不同的约束条件的处理过程,最后以中医诊断文本和UCI数据集作为形式背景,实验验证了基于属性的约束概念格算法的正确性,并且能够有效的减少建格时间.
- 刘博杜建强刘蕾罗计根曾青霞聂斌
- 关键词：约束概念格
- 融合降噪自编码器与BPSO的特征组合方法及其中医应用
- 2019年
- 离散二进制粒子群算法(BPSO)在各种离散优化问题中有着诸多优势,但其很容易由于非线性的问题陷入局部最优解,无法得到最佳特征子集。而降噪自编码器可通过多层非线性网络进行映射与重构,对中医药数据有良好的处理效果。因此提出了一种融合降噪自编码器与BPSO的特征组合方法,该方法主要是利用降噪自编码器对特征进行非线性映射形成超完备基,然后在超完备基中通过BPSO进行搜索,从而得到最佳特征子集。分别采用临床糖尿病数据集和UCI数据集进行分析处理,实验结果表明,融合降噪自编码器与BPSO的特征组合方法对中医药临床实验数据有较好的适应性。
- 黄灿奕杜建强聂斌曾青霞朱志鹏喻芳
- 关键词：非线性中医药
- 基于特征相关的偏最小二乘特征选择方法被引量：4
- 2019年
- 针对传统的偏最小二乘法只考虑单特征的重要性以及特征之间存在冗余和多重共线性等问题,将特征之间的统计相关性引入到传统的偏最小二乘分析中,构造了一种基于特征相关的偏最小二乘模型。首先利用特征相关度对特征进行评估预选出特征组;然后将其放入偏最小二乘模型中进行训练,评估该特征组是否可取。结合前向贪心搜索策略依次评价候选特征,并选中使目标函数最小的候选特征加入到已选特征。分别采用麻杏石甘汤君药止咳、平喘和UCI数据集进行分析处理。实验结果表明,该特征选择方法能较好地寻找较优的特征组。
- 曾青霞杜建强朱志鹏聂斌余日跃喻芳
- 关键词：中医药信息偏最小二乘法
- 基于深度学习与偏最小二乘的分析方法及其医学应用被引量：2
- 2017年
- 针对中医药数据进行量效关系分析时,往往量效关系呈现为非线性的特征,而偏最小二乘在建立量效关系模型时是线性关系模型。提出一种融合深度学习与偏最小二乘的分析预测方法,该方法利用深度学习的多层网络对特征空间进行非线性映射,将映射而成新特征用于偏最小二乘回归中,从而形成能适应非线性的量效关系模型。分别采用大承气汤、葛根芩连汤和UCI数据集的数据进行分析处理,实验结果表明,融合深度学习与偏最小二乘的分析预测方法能很好反映中医药数据的非线性特征。
- 朱志鹏喻芳曾青霞杜建强
- 关键词：偏最小二乘非线性中医药信息
