样本信息处理中一种属性约简方法的研究

为了剔除样本信息中存在的冗余成分和不相容性,同时提取关键信息等,根据样本信息的特点和信息具有粒度的思想,基于粗糙集的2个近似精度科学地定义了条件属性重要性,进而提出一种对样本信息进行属性约简的有效、简便方法.该方法主要包括信息核的求取、可省条件属性的重要性计算和相对属性约简集的确定.其中,为连续属性的离散化处理提供了一种基于模糊相似比原理的快速离散化算法,它能起到剔除模糊噪声的作用.典型实例计算和在油水层识别系统中的实际应用表明,这种属性约简方法的识别准确率可达90%以上,应用效果显著.

基于样本信息重构的小子样P-S-N曲线拟合方法

为了在小子样条件下拟合出精度较高的P-S-N曲线,本文提出基于样本信息重构并符合疲劳寿命等效原理的极大似然法和基于样本信息重构的最小二乘法。样本信息重构有效解决了在部分相邻的应力水平下样本的对数寿命标准差与对数应力水平不呈线性关系的问题,同时该方法考虑了各应力水平下样本数量效应对整体样本分布的影响,有效降低了部分应力水平下小样本与异常样本对疲劳寿命均值与标准差的影响,保证疲劳寿命的等效精度。最后通过应用疲劳试验数据对本文提出的2种方法与传统的极大似然法和最小二乘法进行对比分析,结果表明基于样本信息重构并符合疲劳寿命等效原理的极大似然法拟合的P-S-N曲线精度高且偏于安全。

人类遗传资源样本信息共享中提供方之间的博弈分析

人类遗传资源样本是涉及我国战略安全的重要科技资源,解决样本信息提供方之间的利益冲突,对促进样本信息的整合共享具有重要意义。采用博弈论方法对样本信息提供方开展横向博弈分析,在对样本信息提供方的成本及其拥有的样本信息价值进行研究的基础上,对样本信息提供方的信息整合共享过程开展了完全信息静态博弈分析以及完全信息动态博弈分析。最后提出推动我国人类遗传资源样本库的信息共享和发展的思路和建议。

临床与生物样本信息整合平台建设

对上海市"临床与生物样本信息整合平台"建设的背景、意义、目标、内容、实现路径、关键技术、问题挑战、应用前景和效益等方面进行了全面阐述。

试论主成份分析法中样本信息的损失问题

主成份是多元统计分析中的一个重要概念，通过样本主成份与原样本指标的相关分析，从理论上探讨了主成份分析法中样本信息的损失量。

人类遗传资源样本信息共享中不同主体之间博弈模型的构建与分析

人类遗传资源样本信息是国家重要的战略性资源,其共享过程中因涉及到各个相关机构之间的利益问题而变得十分复杂。本文分析了人类遗传资源信息共享的成本和收益等相关理论基础,分别构建了样本信息提供方与共享平台、样本信息需求方与共享平台,以及政府与共享平台之间的两两博弈模型,通过模型求解和分析,从各个利益相关方的角度提出提升样本信息资源共享效率的建议。

基于有限样本信息准则的非协作盲信噪比估计算法

针对小样本条件下的盲信噪比估计误差较大问题,结合信号子空间分解方法,提出一种基于有限样本信息准则(finitesample information criterion,FSIC)的盲信噪比估计算法,并推导出基于FSIC盲信噪比估计算法的最大似然形式。在小样本情况下,FSIC的引入克服了传统信息论方法产生的过拟合和欠拟合问题,降低计算复杂度。在不需要已知信号调制方式、载波频率、波特率等先验知识的前提下,能够在加性高斯白噪声信道(AWGN)和多径信道(Rayleigh)下对常用调制信号进行有效的信噪比估计。在信噪比-25 dB～25 dB范围内,其平均估计误差小于1 dB,表明该算法可有效应用于小样本盲信噪比估计。

人类遗传资源样本信息元数据质量评价模型探讨

人类遗传资源是国家重要的战略资源。当前我国对于该资源的建设重点集中在样本库建设上,而样本信息库的建设及其质量控制的实施较为薄弱。文章通过研究已有人类遗传资源样本信息管理相关成果及元数据质量评价在其他领域的应用,提出适用于人类遗传资源样本信息的元数据质量评价模型。模型由评价维度的形式质量、内容质量和效用质量3个层面,功能维度的资源控制、资源描述和资源效用3个方面,以及重要性维度的核心层、重要层和扩展层3个层级共同构成,为将来开展人类遗传资源样本信息元数据质量控制工作奠定理论基础。

基于区域分割和样本信息的图像修复算法

本文提出了一种通过区域分割和样本信息的图像修复算法,该修复算法是迭代的搜索原域和利用原域中最相似的修补块来填充目标域。首先采用区域分割的方法对图像中目标域进行区域划分,确定不同的目标域的修补区域,从而减少对整个原域的搜索;然后利用修补区域中的样本信息选择修补块大小;最后对图像进行修复。实验结果表明,该算法是有效的,从视觉修复效果较其他算法有了显著提高。

基于属性重要性和样本信息熵的多连续属性离散化后处理方法

有效判别决策表中离散化后样本数据的类型对于对后继阶段的机器学习和数据挖掘过程具有非常重要的意义.本文提出了一种基于属性重要性和样本信息熵的数据类型判别方法,并利用人工改造的一部分UCI数据库进行了模拟试验,结果表明方法是有效的,识别样本数据的准确率较高、识别错误率和拒识率较低.

基于辅助样本信息的均值控制图

在统计过程控制中,借助基本过程参数的有效估计器可以提高控制图的灵敏度。考虑一个回归估计量,它使用研究变量及辅助样本的过程参数信息估计过程均值。利用基于辅助样本信息的过程均值回归估计器,提出了新的多变量均匀加权移动平均控制图。通过模拟仿真,分析比较所提出的多变量控制图与现有控制图的运行长度特性,并进一步研究了控制图对非正态分布的稳健性。结果表明:当监测过程均值发生不同变化时,所提出控制图的检测能力比现有的多变量控制图一致且显著优于后者。并在一个真实的数据集中验证了所提出控制图的有效性。

基于百度地图API的林地土壤样本信息系统开发

本文基于百度地图API技术,采用面向对象的设计方法,以三层体系结构构建了林地土壤样本信息系统。以有机质、全氮、有效磷和速效钾的含量作为评价林地土壤综合肥力指标,并构建计算土壤综合肥力指数公式,实现林地土壤样本的综合肥力指数计算和等级评价。同时,将评价结果标绘到百度地图上,直观地显示林地土壤样本评价结果在地理空间分布的现状。该系统界面简洁易用,模块化结构便于维护、更新和扩充,为林业部门进行林地土壤样本信息快速录入、管理、分析和决策提供一个公共服务平台。

基尼系数与样本信息含量

基尼系数是度量收入不平等的主要指标,采用何种方法估计总体基尼系数取决于样本的信息含量。对于“分组数据”样本,需要使用参数法对总体收入分布或洛伦兹曲线进行假定来估计总体基尼系数。本文提出通过计算样本基尼系数的上下界来检验总体收入分布或洛伦兹曲线假定的正确性,并运用该方法对程永宏(2006)关于农村家庭人均纯收入分布的假定进行了检验。

SOA架构搭建肝癌样本库信息服务平台

基于服务架构(Service-Oriented Architecture,SOA)业务功能的灵活调用性、良好的互操作性及应用间的松耦合已成为在开放环境下异构信息系统互联的系统架构;Web Service技术也由于其标准的协议规范和高可集成性成为跨平台、与编程语言无关的分布式应用的创建平台。本文以肝癌样本库信息服务平台对异构系统的高互操作性、对各应用业务的灵活调用、对平台架构的易扩展性的需求,用SOA和Web Service来建立跨医疗平台的多应用集成系统架构。

基于全信息样本熵的轴承故障诊断方法研究

将样本熵算法和同源信息融合技术结合起来,提出了一种基于全信息样本熵的轴承故障诊断方法,并通过实验模拟轴承的内圈、外圈和滚动体故障,证明了该方法可以有效地区分三种故障。

小样本监测信息露天矿边坡变形预测模型对比分析

利用GM(1,1),BP神经网络和灰色BP神经网络组合三种模型,分别对不同样本容量的小样本监测信息进行测试,对比分析预测结果的准确性与稳定性.结果表明,边坡变形预测模型受既有监测信息的样本容量影响较大,样本容量的增加有利于边坡变形预测模型精度的提高.在既有监测信息较少的情况下,GM(1,1)模型预测精度虽然最高,但缺乏稳定性;单一BP神经网络模型的预测精度由于样本较少,其精度较差.从预测结果的稳定性和精度两个方面综合对比来看,灰色BP神经网络组合模型更适用于小样本监测信息情况下的露天矿边坡变形趋势的预测.

基于样本分布信息的自适应Hough变换方法

参数空间的量化单位影响霍夫变换(Hough transform,HT)提取直线特征的精度,为此提出一种霍夫变换中参数空间量化单位自适应调整的方法——自适应霍夫变换(Adaptive HT,AHT)方法.首先,根据采样数据建立样本统计模型,并确定该模型的参数;然后,根据模型参数随量化单位的变化趋势以及样本信息的分布特征,给出量化单位的自适应调整策略,从而获取优化的量化单位;最后,将优化的量化单位应用于霍夫变换特征提取.实验结果表明,在结构化环境中,该方法能够实现优化量化单位的目标,从而有效减小了直线特征检测误差,提高了检测精度.

森林资源信息样本影像数据库的建立方案

提出了通过建立森林资源信息样本影像数据库、提高森林资源信息的提取速度和可靠性的方案,并对森林资源信息样本影像数据库建立步骤、关键性技术、整体流程及其应用进行了分析和探讨。

南京市多中心生物样本库管理信息系统建设的探索

生物样本库是转化医学的重要基石,为研究人员发现和验证与疾病预测、预防、诊断、治疗提供高质量的生物样本资源与技术服务。本项目通过建设Saa S模式的市级多中心生物样本管理信息系统,提出了在区域范围内实现样本资源共享的信息系统架构,探索生物样本库与第三方信息系统之间数据整合利用,规范了区域内各联网医疗机构生物样本的采集、保存、共享使用流程。