广州市本真网络科技有限公司
- 作品数：12 被引量：18H指数：3
- 相关机构：广东工业大学广东建设职业技术学院天津医科大学总医院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金广州市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 基于最大信息系数的贝叶斯网络结构学习算法被引量：4
- 2017年
- 在引入最大信息系数的基础上,提出一种改进的贝叶斯网络结构学习算法。在给定数据集的条件下,基于最大信息系数对变量间的关联度进行检测,根据筛选因子和关联度构造贝叶斯网络的初始化结构,并结合贪婪算法对初始网络结构进行局部优化,将局部最优解进行整合形成全局最优解,生成最终的网络结构。在Asia和Car基准网络上的实验结果表明,与基于传统贪婪算法、随机K2算法的贝叶斯网络结构学习算法相比,该算法可以学习到与基准网络更相近的贝叶斯网络结构,并且具有较高的正确边均值和分类准确率。
- 曾千千曾安潘丹杨海东邓杰航
- 关键词：贝叶斯网络贪婪算法
- 基于sMRI的阿尔茨海默症分类影响因素研究被引量：5
- 2018年
- 本研究提出基于三类解剖特征的SVM建模方法,探索样本、特征及算法选择三个因素,对阿尔茨海默症(AD)及其前驱阶段分类的重要性。该方法以三维重构s MRI后不同大脑区域的灰质体积、皮层表面积及其平均厚度三类特征作为SVM模型的输入参数,并采用十折交叉验证方法对AD患者、轻度认知损害患者和健康者进行分类识别,并与其他文献结果进行比较分析。实验结果表明,为了达到更高的分类准确率,选择合适的样本和特征,比选择算法更重要。此结论为未来AD的计算机辅助诊断研究工作提供了有益的指导。
- 黎建忠曾安潘丹潘丹郭慧王卓薇
- 关键词：阿尔茨海默症轻度认知损害支持向量机
- 基于用户个性化购物行为进行商品推荐的方法
- 本发明提供了一种基于用户个性化购物行为进行商品推荐的方法，包括如下步骤：A、分别建立基于用户购物行为的用户信息数据库及商品信息数据库；B、对用户信息数据进行挖掘处理，为每一个用户专门建立其“个性化购物助手”；C、将用户选...
- 潘丹
- 文献传递
- 基于集成学习的阿尔茨海默症确定方法及系统
- 本发明公开了基于集成学习的阿尔茨海默症确定方法及系统，方法包括：获取阿尔茨海默症的磁共振成像数据；基于卷积神经网络，对磁共振成像数据进行训练，得到基分类器；对基分类器进行集成学习，得到集成分类器；根据集成分类器得到分类结...
- 潘丹曾安贾龙飞
- 基于双向长短时记忆模型的股票推荐方法及系统
- 本发明公开了一种基于双向长短时记忆模型的股票推荐方法及系统，方法包括：获取待预测的股票数据；将待预测的股票数据输入基于双向长短时记忆模型的股票预测模型中，得到股票预测结果；根据股票预测结果进行股票推荐。本发明通过双向长短...
- 曾安潘丹聂文俊
- 文献传递
- 基于树型结构网格矢量量化的点云渲染方法、系统及装置
- 本发明公开了基于树型结构网格矢量量化的点云渲染方法、系统及装置，方法包括：将点云数据组成的矢量空间分成若干个网格矢量，并将若干个网格矢量进行包围盒封装；根据可调的渲染层级，采用八叉树分割方法对封装得到的包围盒进行多层量化...
- 潘丹曾安石祖旭
- 文献传递
- 基于总体相关系数的阿尔茨海默症特征提取方法及系统
- 本发明公开了一种基于总体相关系数的阿尔茨海默症特征提取方法及系统，方法包括：获取阿尔茨海默症的磁共振成像数据；采用基于总体相关系数的遗传算法对获取的磁共振成像数据进行特征寻优，得到阿尔茨海默症的关键特征，其中，基于总体相...
- 潘丹曾安
- 文献传递
- 基于高斯过程分类的阿尔茨海默症分类方法、系统及装置
- 本发明公开了一种基于高斯过程分类的阿尔茨海默症分类方法、系统及装置，方法包括：获取阿尔茨海默症的磁共振成像数据；采用基于总相关系数的关键特征提取算法从获取的磁共振成像数据提取出用于阿尔茨海默症分类的关键特征；根据提取出的...
- 潘丹曾安
- 文献传递
- 基于全卷积神经网络和互信息的医学图像配准方法及系统
- 本发明公开了一种基于全卷积神经网络和互信息的医学图像配准方法及系统，方法包括以下步骤：采用全卷积神经网络模型对第一二维图像和第二二维图像进行图像变换得到三维变换参数；根据三维变换参数更新第二三维图像；计算第一三维图像和第...
- 潘丹曾安王烈基
- 文献传递
- 基于项目候选集的协同过滤算法被引量：1
- 2016年
- 针对协同推荐技术中的数据稀疏性等问题,提出了一种新颖的协同过滤算法。该算法在用户相似的协同过滤基础之上,引入用户之间的非对称影响度和支持度,提出项目候选集的概念。并且,该算法利用项目信息熵对未评分项目集合进行二次修正,得到候选项目集合,进而提高算法的准确率。基于Movie Lens和Netflix数据集的实验表明,相比目前多个比较流行的算法,该算法在推荐结果的准确率、召回率和F_1值上都具有较大的优势,有效地降低了用户评分稀疏性问题带来的负面影响,显著提高了推荐系统的推荐质量。
- 曾安谢杰民潘丹
- 关键词：协同过滤候选集推荐系统
