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非小细胞肺癌中EGFR突变位点和样本差异性对突变与蛋白表达的影响
被引量:
4
1
作者
叶美华
茹国庆
何向蕾
《临床与实验病理学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期77-80,共4页
目的探讨非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)中表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)基因突变的临床病理特征,分析EGFR突变与蛋白表达的相关性以及不同突变位点和样本差异性的影响,寻求更有效的EGFR...
目的探讨非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)中表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)基因突变的临床病理特征,分析EGFR突变与蛋白表达的相关性以及不同突变位点和样本差异性的影响,寻求更有效的EGFR筛查手段。方法采用ARMS-PCR法和免疫组化法检测356例NSCLC中EGFR基因突变和蛋白的表达,分析两者的相关性。结果EGFR基因突变率为53. 93%,EGFR蛋白阳性率为69. 8%;两者表达显著相关(P<0. 001);以ARMS-PCR法为金标准时,免疫组化法检测其灵敏度为87. 77%,特异性为53. 77%,阳性预测值为71. 34%,阴性预测值为77. 02%;因标本类型和组织学类型造成的样本差异性中,手术肿块(Kappa=0. 824)和肺鳞癌(Kappa=0. 496)样本的检测一致性明显优于其他组织; EGFR突变与患者性别(P <0. 001)、组织学类型(P <0. 001)、胸膜侵犯(P <0. 001)、脉管神经累犯(P=0. 001)和淋巴结转移(P=0. 002)密切相关。结论非小细胞肺癌中EGFR突变与蛋白表达相关,在充分考虑样本差异性影响的前提下,免疫组化检测可作为EGFR突变的经济便捷初筛手段和补充。
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关键词
肺肿瘤
EGFR
基因突变
免疫组织化学
突变位点
样本差异性
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职称材料
基于样本差异性的多标记特征选择算法
被引量:
1
2
作者
唐莉
王晨曦
+2 位作者
胡敏杰
林耀进
郑文彬
《安庆师范大学学报(自然科学版)》
2019年第1期64-70,81,共8页
在多标记学习中,特征空间的高维性是多标记学习研究的主要问题。文章通过聚类构建由代表性样本组成新多标记数据,定义了多标记决策系统中样本的分类间隔及样本的差异性概念,在此基础上定义了特征权重,提出一种基于样本差异性的多标记特...
在多标记学习中,特征空间的高维性是多标记学习研究的主要问题。文章通过聚类构建由代表性样本组成新多标记数据,定义了多标记决策系统中样本的分类间隔及样本的差异性概念,在此基础上定义了特征权重,提出一种基于样本差异性的多标记特征选择算法,并用4个指标对4个多标记数据集进行实验评价,对比一些当前流行的特征选择算法,验证了本文所提算法的有效性。
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关键词
特征选择
多标记学习
样本差异性
分类间隔
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职称材料
基于自适应样本权重的矩阵分解推荐算法
被引量:
4
3
作者
石晓玲
陈芷
+1 位作者
杨立功
沈伟
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第B06期488-492,共5页
稀疏数据矩阵缺失值估计是一项必要的基础性研究,在推荐系统中尤为重要,针对该问题的一种有效方法便是矩阵分解算法(Matrix Factorization,MF),但传统MF算法仅直接使用回归思想拟合矩阵样本点,并没有考虑样本自身拟合难易程度的差异性...
稀疏数据矩阵缺失值估计是一项必要的基础性研究,在推荐系统中尤为重要,针对该问题的一种有效方法便是矩阵分解算法(Matrix Factorization,MF),但传统MF算法仅直接使用回归思想拟合矩阵样本点,并没有考虑样本自身拟合难易程度的差异性。针对该情况,文中分析提出了一种基于自适应样本权重的矩阵分解算法(AWS-MF),在原有MF算法的基础上,针对样本差异性进行有偏向模型拟合,为增加模型回归的准确性与稳定性,加权整合中间算法结果,从而得到最终的拟合数据值。实验结果表明,相比于MF算法和NMF算法,改进后的AWS-MF算法能根据样本差异性自动调整样本权重占比,在充分利用已有数据的前提下,最终得到更好的缺失值估计结果。
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关键词
矩阵分解
缺失值估计
推荐系统
样本差异性
偏向性
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职称材料
计及源-荷不确定性的虚拟电厂多目标鲁棒优化调度
被引量:
7
4
作者
秦子恺
黄婧杰
+2 位作者
周任军
周喆
刘科明
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期13-21,共9页
为解决虚拟电厂内部参与者的功率再分配问题,建立计及源-荷不确定性的虚拟电厂多目标日前鲁棒优化调度模型。所提模型中对于风电、电负荷及热负荷采用可调不确定集合来描述,并以运行成本与碳排放量作为多目标优化调度的目标函数。应用...
为解决虚拟电厂内部参与者的功率再分配问题,建立计及源-荷不确定性的虚拟电厂多目标日前鲁棒优化调度模型。所提模型中对于风电、电负荷及热负荷采用可调不确定集合来描述,并以运行成本与碳排放量作为多目标优化调度的目标函数。应用对偶理论将多目标鲁棒模型转化为多目标确定性模型。为了更好地获得帕累托前沿解集,采用增广ε-约束法将多目标优化重构为单目标优化问题。应用考虑样本相关性与差异性的客观赋权法与综合评价法获取帕累托解集中的理想解。研究结果验证了所提模型的正确性及多目标问题处理方法的有效性。
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关键词
源-荷不确定性
鲁棒优化
多目标
增广ε-约束法
考虑
样本
相关性与
差
异性
的客观赋权法与综合评价法
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职称材料
基于多元随机效应Wiener过程的某弹用弹簧可靠性评估
被引量:
3
5
作者
翟科达
顾晓辉
+1 位作者
孙丽
潘守华
《装备环境工程》
CAS
2022年第4期1-7,共7页
目的解决某弹用弹簧可靠性评估中存在的不确定性问题。方法对某弹用弹簧进行加速退化试验,试验过程中发现其具有多个性能退化参数,并且其退化过程具有非线性、随机性及样本差异性的特征。为了对其退化过程进行数学表征,提出一种基于多...
目的解决某弹用弹簧可靠性评估中存在的不确定性问题。方法对某弹用弹簧进行加速退化试验,试验过程中发现其具有多个性能退化参数,并且其退化过程具有非线性、随机性及样本差异性的特征。为了对其退化过程进行数学表征,提出一种基于多元随机效应Wiener过程的退化模型。采用基于时间尺度变换的非线性Wiener过程,描述弹簧退化过程中的非线性与随机性。基于随机效应模型,对样本的差异性进行表征,利用Copula函数描述多元性能参数之间的相互作用关系。最后推导弹簧失效寿命的概率密度函数、可靠度函数。结果在贮存条件为25℃、可靠度为0.9时,基于构建的多元随机效应Wiener过程模型,当考虑性能间的相关性时,得到某弹用弹簧的贮存寿命为12 a;不考虑性能间的相关性时,得到其贮存寿命为11.5 a。结论构建的多元随机退化模型为该弹药健康状态管理提供了相应的理论依据。
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关键词
随机效应Wiener过程
时间尺度变换
非线性
样本差异性
多元性能
COPULA函数
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职称材料
基于Parameter Server框架的大数据挖掘优化算法
被引量:
16
6
作者
刘洋
刘博
王峰
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2017年第4期1-6,共6页
基于大数据挖掘的实时性要求和数据样本的多样性特征,提出一种面向大数据挖掘的机器学习模型训练优化算法。分析当前算法的迭代计算过程,根据模型向量的改变量将迭代过程分为粗调和微调两个阶段,并发现在微调阶段绝大部分样本对计算结...
基于大数据挖掘的实时性要求和数据样本的多样性特征,提出一种面向大数据挖掘的机器学习模型训练优化算法。分析当前算法的迭代计算过程,根据模型向量的改变量将迭代过程分为粗调和微调两个阶段,并发现在微调阶段绝大部分样本对计算结果的影响极小,因此可以在微调阶段不计算此类样本的梯度而直接采用上次迭代的计算结果,从而减小计算量,提升计算效率。试验结果表明,算法在分布式集群环境下可以减小模型训练约35%的计算量,且训练得到的模型准确度在正常范围内,可有效提高大数据挖掘的实时性。
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关键词
大数据
分布式系统
机器学习
样本差异性
优化算法
原文传递
题名
非小细胞肺癌中EGFR突变位点和样本差异性对突变与蛋白表达的影响
被引量:
4
1
作者
叶美华
茹国庆
何向蕾
机构
浙江省人民医院/杭州医学院附属人民医院病理科
出处
《临床与实验病理学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期77-80,共4页
基金
浙江省科技厅公益项目(2017C33116)
文摘
目的探讨非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)中表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)基因突变的临床病理特征,分析EGFR突变与蛋白表达的相关性以及不同突变位点和样本差异性的影响,寻求更有效的EGFR筛查手段。方法采用ARMS-PCR法和免疫组化法检测356例NSCLC中EGFR基因突变和蛋白的表达,分析两者的相关性。结果EGFR基因突变率为53. 93%,EGFR蛋白阳性率为69. 8%;两者表达显著相关(P<0. 001);以ARMS-PCR法为金标准时,免疫组化法检测其灵敏度为87. 77%,特异性为53. 77%,阳性预测值为71. 34%,阴性预测值为77. 02%;因标本类型和组织学类型造成的样本差异性中,手术肿块(Kappa=0. 824)和肺鳞癌(Kappa=0. 496)样本的检测一致性明显优于其他组织; EGFR突变与患者性别(P <0. 001)、组织学类型(P <0. 001)、胸膜侵犯(P <0. 001)、脉管神经累犯(P=0. 001)和淋巴结转移(P=0. 002)密切相关。结论非小细胞肺癌中EGFR突变与蛋白表达相关,在充分考虑样本差异性影响的前提下,免疫组化检测可作为EGFR突变的经济便捷初筛手段和补充。
关键词
肺肿瘤
EGFR
基因突变
免疫组织化学
突变位点
样本差异性
分类号
R734.2 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
基于样本差异性的多标记特征选择算法
被引量:
1
2
作者
唐莉
王晨曦
胡敏杰
林耀进
郑文彬
机构
闽南师范大学计算机学院
数据科学与智能应用福建省高等学校重点实验室
出处
《安庆师范大学学报(自然科学版)》
2019年第1期64-70,81,共8页
基金
国家自然科学基金(61303131)
福建省教育厅科技项目(JAT170347
JAT170350)
文摘
在多标记学习中,特征空间的高维性是多标记学习研究的主要问题。文章通过聚类构建由代表性样本组成新多标记数据,定义了多标记决策系统中样本的分类间隔及样本的差异性概念,在此基础上定义了特征权重,提出一种基于样本差异性的多标记特征选择算法,并用4个指标对4个多标记数据集进行实验评价,对比一些当前流行的特征选择算法,验证了本文所提算法的有效性。
关键词
特征选择
多标记学习
样本差异性
分类间隔
Keywords
feature selection
multi-label learning
sample differences
class margin
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
下载PDF
职称材料
题名
基于自适应样本权重的矩阵分解推荐算法
被引量:
4
3
作者
石晓玲
陈芷
杨立功
沈伟
机构
泰州职业技术学院
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019年第B06期488-492,共5页
基金
2016年泰州职业技术学院院级重点科研项目(TZYKY-16-3)资助
文摘
稀疏数据矩阵缺失值估计是一项必要的基础性研究,在推荐系统中尤为重要,针对该问题的一种有效方法便是矩阵分解算法(Matrix Factorization,MF),但传统MF算法仅直接使用回归思想拟合矩阵样本点,并没有考虑样本自身拟合难易程度的差异性。针对该情况,文中分析提出了一种基于自适应样本权重的矩阵分解算法(AWS-MF),在原有MF算法的基础上,针对样本差异性进行有偏向模型拟合,为增加模型回归的准确性与稳定性,加权整合中间算法结果,从而得到最终的拟合数据值。实验结果表明,相比于MF算法和NMF算法,改进后的AWS-MF算法能根据样本差异性自动调整样本权重占比,在充分利用已有数据的前提下,最终得到更好的缺失值估计结果。
关键词
矩阵分解
缺失值估计
推荐系统
样本差异性
偏向性
Keywords
Matrix Factorization(MF)
Missing value estimation
Recommendation system
Sample differences
Bias
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
计及源-荷不确定性的虚拟电厂多目标鲁棒优化调度
被引量:
7
4
作者
秦子恺
黄婧杰
周任军
周喆
刘科明
机构
湖南省清洁能源与智能电网协同创新中心(长沙理工大学)
中车株洲电力机车研究所有限公司
出处
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023年第6期13-21,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(52077009)。
文摘
为解决虚拟电厂内部参与者的功率再分配问题,建立计及源-荷不确定性的虚拟电厂多目标日前鲁棒优化调度模型。所提模型中对于风电、电负荷及热负荷采用可调不确定集合来描述,并以运行成本与碳排放量作为多目标优化调度的目标函数。应用对偶理论将多目标鲁棒模型转化为多目标确定性模型。为了更好地获得帕累托前沿解集,采用增广ε-约束法将多目标优化重构为单目标优化问题。应用考虑样本相关性与差异性的客观赋权法与综合评价法获取帕累托解集中的理想解。研究结果验证了所提模型的正确性及多目标问题处理方法的有效性。
关键词
源-荷不确定性
鲁棒优化
多目标
增广ε-约束法
考虑
样本
相关性与
差
异性
的客观赋权法与综合评价法
Keywords
source-load uncertainty
robust optimization
multi-objective
augmentedεconstraint method
criteria im⁃portance through intercriteria correlation-technique for order preference by similarity to an ideal solution
分类号
TM734 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于多元随机效应Wiener过程的某弹用弹簧可靠性评估
被引量:
3
5
作者
翟科达
顾晓辉
孙丽
潘守华
机构
南京理工大学机械工程学院
江苏科技大学机械工程学院
北方特种能源集团西安庆华公司
出处
《装备环境工程》
CAS
2022年第4期1-7,共7页
基金
国防科技预先研究项目(004040204)。
文摘
目的解决某弹用弹簧可靠性评估中存在的不确定性问题。方法对某弹用弹簧进行加速退化试验,试验过程中发现其具有多个性能退化参数,并且其退化过程具有非线性、随机性及样本差异性的特征。为了对其退化过程进行数学表征,提出一种基于多元随机效应Wiener过程的退化模型。采用基于时间尺度变换的非线性Wiener过程,描述弹簧退化过程中的非线性与随机性。基于随机效应模型,对样本的差异性进行表征,利用Copula函数描述多元性能参数之间的相互作用关系。最后推导弹簧失效寿命的概率密度函数、可靠度函数。结果在贮存条件为25℃、可靠度为0.9时,基于构建的多元随机效应Wiener过程模型,当考虑性能间的相关性时,得到某弹用弹簧的贮存寿命为12 a;不考虑性能间的相关性时,得到其贮存寿命为11.5 a。结论构建的多元随机退化模型为该弹药健康状态管理提供了相应的理论依据。
关键词
随机效应Wiener过程
时间尺度变换
非线性
样本差异性
多元性能
COPULA函数
Keywords
random effect Wiener process
time scale transformation
nonlinear
sample difference
multivariate performance
Copula function
分类号
TJ410.6 [兵器科学与技术—火炮、自动武器与弹药工程]
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职称材料
题名
基于Parameter Server框架的大数据挖掘优化算法
被引量:
16
6
作者
刘洋
刘博
王峰
机构
河南财经政法大学云计算与大数据研究所
华中科技大学计算机学院
出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2017年第4期1-6,共6页
基金
河南省重点科技攻关资助项目(162102210096
152102210088
+1 种基金
142102210090)
河南省高等学校重点科研资助项目(18A520014)
文摘
基于大数据挖掘的实时性要求和数据样本的多样性特征,提出一种面向大数据挖掘的机器学习模型训练优化算法。分析当前算法的迭代计算过程,根据模型向量的改变量将迭代过程分为粗调和微调两个阶段,并发现在微调阶段绝大部分样本对计算结果的影响极小,因此可以在微调阶段不计算此类样本的梯度而直接采用上次迭代的计算结果,从而减小计算量,提升计算效率。试验结果表明,算法在分布式集群环境下可以减小模型训练约35%的计算量,且训练得到的模型准确度在正常范围内,可有效提高大数据挖掘的实时性。
关键词
大数据
分布式系统
机器学习
样本差异性
优化算法
Keywords
big data
distributed system
machine learning
sample diversity
optimization
分类号
TU457 [建筑科学—岩土工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
非小细胞肺癌中EGFR突变位点和样本差异性对突变与蛋白表达的影响
叶美华
茹国庆
何向蕾
《临床与实验病理学杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2019
4
下载PDF
职称材料
2
基于样本差异性的多标记特征选择算法
唐莉
王晨曦
胡敏杰
林耀进
郑文彬
《安庆师范大学学报(自然科学版)》
2019
1
下载PDF
职称材料
3
基于自适应样本权重的矩阵分解推荐算法
石晓玲
陈芷
杨立功
沈伟
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2019
4
下载PDF
职称材料
4
计及源-荷不确定性的虚拟电厂多目标鲁棒优化调度
秦子恺
黄婧杰
周任军
周喆
刘科明
《电力系统及其自动化学报》
CSCD
北大核心
2023
7
下载PDF
职称材料
5
基于多元随机效应Wiener过程的某弹用弹簧可靠性评估
翟科达
顾晓辉
孙丽
潘守华
《装备环境工程》
CAS
2022
3
下载PDF
职称材料
6
基于Parameter Server框架的大数据挖掘优化算法
刘洋
刘博
王峰
《山东大学学报(工学版)》
CAS
北大核心
2017
16
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