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稳定特征选择的多目标蚁群优化
被引量:
7
1
作者
刘艺
曹建军
+1 位作者
刁兴春
张磊
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期118-123,共6页
为了提高进化算法特征选择稳定性,提出一种面向稳定特征选择的多目标蚁群优化方法。通过抽样策略集成三种特征排序法的输出作为多目标蚁群优化的稳定性指导信息,聚合特征的费舍尔分值和最大信息系数值作为多目标蚁群优化的启发式信息,...
为了提高进化算法特征选择稳定性,提出一种面向稳定特征选择的多目标蚁群优化方法。通过抽样策略集成三种特征排序法的输出作为多目标蚁群优化的稳定性指导信息,聚合特征的费舍尔分值和最大信息系数值作为多目标蚁群优化的启发式信息,以分类正确率和扩展昆彻瓦指标值作为两个优化目标,兼顾算法的分类性能与特征选择稳定性。在四个标准数据集上进行对比实验,结果表明,所提方法能够在分类性能与稳定性方面达到较好的平衡。
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关键词
多目标蚁群优化
特征
选择
特征
选择
稳定
性
高维数据
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职称材料
用于睡眠呼吸暂停检测的心电特征稳定性分析
被引量:
4
2
作者
董孝彤
曲新亮
魏守水
《生物医学工程研究》
2020年第1期6-10,共5页
基于心电信号(electrocardiogram,ECG)的睡眠呼吸暂停检测具有十分重要的意义,很多研究致力于提高检测的准确率却忽视了特征的稳定性。本研究对用于睡眠呼吸暂停检测的心电特征进行稳定性分析,并建立呼吸暂停事件检测模型。基于集成稳...
基于心电信号(electrocardiogram,ECG)的睡眠呼吸暂停检测具有十分重要的意义,很多研究致力于提高检测的准确率却忽视了特征的稳定性。本研究对用于睡眠呼吸暂停检测的心电特征进行稳定性分析,并建立呼吸暂停事件检测模型。基于集成稳定特征选择策略,将最小冗余最大相关(minimal-redundancy-maximal-relevance,mRMR)特征选择方法与稳健排序聚合(robust rank aggregation,RRA)方法结合,对45个心电特征进行稳定性分析。使用10折交叉验证及支持向量机(SVM)进行特征验证及检测模型建立。最终使用14个特征建立分类模型,在独立测试集上实现Acc=90.03%,Se=86.71%,Sp=91.73%,所选特征在稳定性及检测准确率方面有明显提高。
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关键词
心电信号
睡眠呼吸暂停
稳定特征选择
支持向量机
最小冗余最大相关
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职称材料
题名
稳定特征选择的多目标蚁群优化
被引量:
7
1
作者
刘艺
曹建军
刁兴春
张磊
机构
陆军工程大学指挥信息系统学院
国防科技大学第六十三研究所
出处
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018年第6期118-123,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61371196)
文摘
为了提高进化算法特征选择稳定性,提出一种面向稳定特征选择的多目标蚁群优化方法。通过抽样策略集成三种特征排序法的输出作为多目标蚁群优化的稳定性指导信息,聚合特征的费舍尔分值和最大信息系数值作为多目标蚁群优化的启发式信息,以分类正确率和扩展昆彻瓦指标值作为两个优化目标,兼顾算法的分类性能与特征选择稳定性。在四个标准数据集上进行对比实验,结果表明,所提方法能够在分类性能与稳定性方面达到较好的平衡。
关键词
多目标蚁群优化
特征
选择
特征
选择
稳定
性
高维数据
Keywords
multiobjective ant colony optimization
feature selection
stability of feature selection
high dimensional data
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
用于睡眠呼吸暂停检测的心电特征稳定性分析
被引量:
4
2
作者
董孝彤
曲新亮
魏守水
机构
山东大学控制科学与工程学院
山东第一医科大学第一附属医院
出处
《生物医学工程研究》
2020年第1期6-10,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(81871444)
山东省重点研发计划项目(2018GSF118133)。
文摘
基于心电信号(electrocardiogram,ECG)的睡眠呼吸暂停检测具有十分重要的意义,很多研究致力于提高检测的准确率却忽视了特征的稳定性。本研究对用于睡眠呼吸暂停检测的心电特征进行稳定性分析,并建立呼吸暂停事件检测模型。基于集成稳定特征选择策略,将最小冗余最大相关(minimal-redundancy-maximal-relevance,mRMR)特征选择方法与稳健排序聚合(robust rank aggregation,RRA)方法结合,对45个心电特征进行稳定性分析。使用10折交叉验证及支持向量机(SVM)进行特征验证及检测模型建立。最终使用14个特征建立分类模型,在独立测试集上实现Acc=90.03%,Se=86.71%,Sp=91.73%,所选特征在稳定性及检测准确率方面有明显提高。
关键词
心电信号
睡眠呼吸暂停
稳定特征选择
支持向量机
最小冗余最大相关
Keywords
Electrocardiogram
Sleep apnea
Stability feature selection
Support vector machine
Minimal-redundancy-maximal-relevance
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
稳定特征选择的多目标蚁群优化
刘艺
曹建军
刁兴春
张磊
《国防科技大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2018
7
下载PDF
职称材料
2
用于睡眠呼吸暂停检测的心电特征稳定性分析
董孝彤
曲新亮
魏守水
《生物医学工程研究》
2020
4
下载PDF
职称材料
已选择
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参考文献
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