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基于堆栈式自动编码器的加密流量识别方法
被引量:
17
1
作者
王攀
陈雪娇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期140-147,153,共9页
基于浅层机器学习的加密流量识别方法准确率偏低,在特征提取和选择方面耗时耗力。为此,提出一种基于堆栈式自动编码器(SAE)的加密流量识别方法。该方法利用SAE的无监督特性及在数据降维等方面的优势,结合多层感知机(MLP)的有监督分类学...
基于浅层机器学习的加密流量识别方法准确率偏低,在特征提取和选择方面耗时耗力。为此,提出一种基于堆栈式自动编码器(SAE)的加密流量识别方法。该方法利用SAE的无监督特性及在数据降维等方面的优势,结合多层感知机(MLP)的有监督分类学习,实现对加密应用流量的准确识别。考虑到样本数据集的类别不平衡性对分类精度的影响,采用SMOTE过抽样方法对不平衡数据集进行处理。实验结果表明,该方法各项性能指标均优于MLP加密流量识别方法,识别精确度和召回率以及F1-Score均可达到99%。
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关键词
加密流量识别
深度学习
堆栈式自动编码器
流量分类
多层感知机
卷积神经网络
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职称材料
基于LINCS-L1000扰动信号通过SAE-XGBoost算法预测药物诱导下的细胞活性
被引量:
4
2
作者
陆家兴
陈明
+1 位作者
秦玉芳
于晓庆
《生物工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期1346-1359,共14页
不同细胞在特定化合物作用下具有不同的扰动信号,基于这些扰动信号预测细胞的活性和挖掘隐藏在表型之下的药物敏感性非常重要。文中开发了一种基于LINCS-L1000扰动信号的SAE-XGBoost细胞活性预测算法。通过对LINCS-L1000、Achilles和CTR...
不同细胞在特定化合物作用下具有不同的扰动信号,基于这些扰动信号预测细胞的活性和挖掘隐藏在表型之下的药物敏感性非常重要。文中开发了一种基于LINCS-L1000扰动信号的SAE-XGBoost细胞活性预测算法。通过对LINCS-L1000、Achilles和CTRP三大数据集匹配和筛选,采用堆栈式深度自动编码器对基因信息进行特征提取,结合RW-XGBoost算法预测药物诱导下的细胞活性,进而在NCI60和CCLE数据集上完成药物敏感性推断。与其他方法相比,该模型取得了良好效果,皮尔逊相关系数为0.85,并进行独立集验证,对应皮尔逊相关系数为0.68。结果表明,所提出的方法有助于发现新型有效的抗癌药物,为精准医疗提供帮助。
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关键词
扰动信号
细胞活性
药物敏感性
堆栈
式
深度
自动
编码器
RW-XGBoost
原文传递
题名
基于堆栈式自动编码器的加密流量识别方法
被引量:
17
1
作者
王攀
陈雪娇
机构
南京邮电大学现代邮政学院
南京信息职业技术学院通信学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018年第11期140-147,153,共9页
基金
江苏高校品牌专业建设工程项目(PPZY2015A092)
文摘
基于浅层机器学习的加密流量识别方法准确率偏低,在特征提取和选择方面耗时耗力。为此,提出一种基于堆栈式自动编码器(SAE)的加密流量识别方法。该方法利用SAE的无监督特性及在数据降维等方面的优势,结合多层感知机(MLP)的有监督分类学习,实现对加密应用流量的准确识别。考虑到样本数据集的类别不平衡性对分类精度的影响,采用SMOTE过抽样方法对不平衡数据集进行处理。实验结果表明,该方法各项性能指标均优于MLP加密流量识别方法,识别精确度和召回率以及F1-Score均可达到99%。
关键词
加密流量识别
深度学习
堆栈式自动编码器
流量分类
多层感知机
卷积神经网络
Keywords
encrypted traffic identification
deep learning
Stacked Autoencoder(SAE)
traffic classification
Multilayer Perceptron(MLP)
Convolutional Neural Network(CNN)
分类号
TP302 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于LINCS-L1000扰动信号通过SAE-XGBoost算法预测药物诱导下的细胞活性
被引量:
4
2
作者
陆家兴
陈明
秦玉芳
于晓庆
机构
上海海洋大学信息学院
上海应用技术大学理学院
出处
《生物工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第4期1346-1359,共14页
基金
上海市科技创新计划(No.20dz1203800)
国家自然科学基金(Nos.61702325,11701379)
+1 种基金
国家重点研发计划(No.2018YFD0701003)
上海市科技创新行动计划(No.16391902900)资助。
文摘
不同细胞在特定化合物作用下具有不同的扰动信号,基于这些扰动信号预测细胞的活性和挖掘隐藏在表型之下的药物敏感性非常重要。文中开发了一种基于LINCS-L1000扰动信号的SAE-XGBoost细胞活性预测算法。通过对LINCS-L1000、Achilles和CTRP三大数据集匹配和筛选,采用堆栈式深度自动编码器对基因信息进行特征提取,结合RW-XGBoost算法预测药物诱导下的细胞活性,进而在NCI60和CCLE数据集上完成药物敏感性推断。与其他方法相比,该模型取得了良好效果,皮尔逊相关系数为0.85,并进行独立集验证,对应皮尔逊相关系数为0.68。结果表明,所提出的方法有助于发现新型有效的抗癌药物,为精准医疗提供帮助。
关键词
扰动信号
细胞活性
药物敏感性
堆栈
式
深度
自动
编码器
RW-XGBoost
Keywords
perturbation signals
cell viability
drug sensitivity
stacked autoencoder deep neural network
RW-XGBoost algorithm
分类号
R730.5 [医药卫生—肿瘤]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于堆栈式自动编码器的加密流量识别方法
王攀
陈雪娇
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2018
17
下载PDF
职称材料
2
基于LINCS-L1000扰动信号通过SAE-XGBoost算法预测药物诱导下的细胞活性
陆家兴
陈明
秦玉芳
于晓庆
《生物工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2021
4
原文传递
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