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黄伟

作品数:3 被引量:15H指数:2
供职机构:上海大学生命科学学院更多>>
相关领域:历史地理理学生物学更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 1篇生物学
  • 1篇历史地理
  • 1篇理学

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇陶瓷研究
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇肿瘤
  • 1篇肿瘤分类
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇自适应算法
  • 1篇网络
  • 1篇线性降维
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇流形
  • 1篇流形学习
  • 1篇聚类
  • 1篇聚类方法

机构

  • 3篇上海大学

作者

  • 3篇尹京苑
  • 3篇黄伟
  • 1篇王建
  • 1篇朱煜
  • 1篇杨亮
  • 1篇邓文华
  • 1篇董和泉
  • 1篇刘战民
  • 1篇郭景康
  • 1篇许华勇
  • 1篇薛丹
  • 1篇张列琤

传媒

  • 1篇陶瓷学报
  • 1篇中国生物医学...
  • 1篇生物信息学

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2009
  • 1篇2005
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
一种基于支持向量机的自适应肿瘤分类检测算法被引量:1
2009年
根据肿瘤分类检测模型的特点,提出了一种新的算法,该算法结合使用了基因选择和数据抽取的有效方法,并在此基础上使用支持向量机对基因表达数据进行分类或者检测。其中乳腺癌的分类交叉验证结果由88.46%提高到100.0%,急性白血病的也由71.05%提高至100.0%。实验结果说明了这一方法的有效性,为在大量的基因表达数据中提高检测癌症的准确性提出了一种比较通用的方法。
黄伟尹京苑
关键词:非参数检验支持向量机自适应算法
基于流形学习的聚类方法在基因芯片表达谱分析中的应用被引量:5
2010年
对基因芯片表达谱的聚类分析有助于发现共表达的基因,而共表达的特性往往是共调控基因所拥有的性质。因此,对基因表达谱的准确聚类将有利于更加准确地发现基因之间的调控关系。本研究使用机器学习中的等度规映射、局部线性嵌入、拉普拉斯特征根映射等流形学习方法处理基因表达谱数据,得到非线性降维后的数据。在此基础上应用K均值聚类、模糊聚类、自组织映射神经网络等聚类方法,根据给定的阈值,从酵母基因表达数据的382个聚类结果中得到了117个共表达基因对,而从人类血清组织细胞的基因表达数据的132个聚类结果中得到了89个共表达基因对。使用的判别准则表明,基于流形学习的聚类方法与以往的方法相当,且能够被用以发现高维基因芯片表达数据中的低维的流形结构。
黄伟刘战民薛丹尹京苑
关键词:非线性降维流形学习聚类分析基因芯片
人工神经网络在古陶瓷研究中的应用被引量:9
2005年
用人工神经网络算法,构建区分宋代汝瓷和民窑钧瓷的数学模型,该模型可以用于钧瓷的配方设计,判断实际生产中的钧瓷配方是否能产生分相。
董和泉邓文华许华勇张列琤朱煜杨亮黄伟王建尹京苑郭景康
关键词:人工神经网络古陶瓷
共1页<1>
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