山西省科技基础条件平台建设计划项目(2013091003-0103)
- 作品数：6 被引量：26H指数：3
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- 相关机构：太原理工大学更多>>
- 发文基金：山西省科技基础条件平台建设计划项目山西省国际科技合作计划国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于模糊理论的高血压药物疗效预测模型研究被引量：1
- 2016年
- 针对评估期内药物占有率MPR(Medication Possession Ratio)和血压进行分析研究,建立用于发现二者关系的贝塔分布模型。利用模糊理论和遗传算法通过交叉验证对模型进行优化并与线性分布模型进行对比。实验结果表明,利用贝塔分布模型确定的MPR与血压值的关系能很好地对患者的用药疗效进行预测。对于大多数高血压患者,只有接受长期的药物治疗,才能使血压得到有效控制。
- 曹小凤谢红薇安建成郝晓燕曹杰
- 关键词：高血压遗传算法
- 本体驱动的贝叶斯网络模型在医学诊断中的应用被引量：6
- 2016年
- 基于本体驱动的贝叶斯网络模型来辅助医学诊断,采用以NETICA API(Application Programming Interface)为基础的算法实现本体和贝叶斯网络之间的映射来自动构建贝叶斯网络给出诊断信息。选择高血压诊断医学模型对本文模型进行验证,实验结果表明,该模型是正确且可行的,在医学诊断中具有很好的普适性和可移植性。
- 谢红薇闫婷车晋强
- 关键词：本体贝叶斯网络智能诊断高血压
- NMF模型在挖掘基因功能关系中的研究与应用被引量：2
- 2014年
- 为了充分利用现有的生物医学文献和基因组信息来确定基因之间的功能关系,开发了一个基于Web的生物信息学软件环境,叫做基因功能关系助手(GFRA)。该软件使用了非负矩阵因子分解(NMF)的算法,便于发现基因之间的功能关系并根据基因之间的相关程度将其分类。使用3个手动构建的基因文档集合来测试GFRA,准确率达到一定的精度。GFRA实现了从文本流和文本库(如MEDLINE)中挖掘知识,鉴定新基因之间的功能关系,对于验证和分析由微阵列实验提出的基因关联有很大帮助。
- 孙泽强谢红薇郝晓燕
- 基于Spark的分层协同过滤推荐算法被引量：12
- 2015年
- 协同过滤是推荐系统中最广泛使用的推荐算法。针对单机模型已经不能满足推荐系统的实时性与扩展性,提出一种基于Spark的分层协同过滤推荐算法。算法首先基于用户时间行为序列构建用户兴趣模型;其次基于RDD实现了并行化EM聚类算法,将用户划分为不同的用户簇;最后基于不同的用户簇实现了并行化Item-based协同过滤推荐算法。通过阿里巴巴天池数据集实验表明,该算法可明显减少推荐时间并提高了推荐准确度,具有良好的可扩展性。
- 车晋强谢红薇
- 关键词：协同过滤SPARKEM
- 序列模式挖掘算法在高血压治疗中的研究被引量：1
- 2018年
- 针对序列模式挖掘算法支持度阈值设定困难的问题,为提高在没有领域专家经验指导下设定支持度阈值的有效性,提出一种改进的SPADE(sequential pattern discovery using equivalence classes)算法。通过分析频繁序列数目和支持度阈值之间的关系,动态选择支持度阈值。采用一家医疗中心的电子病历数据,提取高血压患者服用的药物的时序关系作为药物序列数据集。通过判定数据集的最佳支持度阈值,挖掘频繁序列集,将得到的频繁序列生成序列规则,实现序列规则的可视化。
- 张晓宇谢红薇孟亮
- 关键词：序列模式挖掘支持度阈值高血压药物数据挖掘
- 混合细菌觅食和粒子群的k-means聚类算法被引量：4
- 2016年
- 针对传统k-means聚类算法中初值的敏感性,容易陷入局部最优解的缺陷,提出了一种优化初始聚类中心的k-means聚类算法.该算法将全局搜索能力强的粒子群算法与局部搜索能力强的细菌觅食算法结合,将细菌的趋化行为简化为粒子群中粒子寻找最优解的过程,再利用细菌完成复制、迁徙操作.将混合算法的最优解确定为初始聚类中心,解决了k-means算法随机选择聚类中心的弊端.对Iris、Wine、Glass等UCI数据集的测试结果表明,该算法的准确率和稳定性都高于流行的聚类算法,能够更有效地解决复杂的优化问题.
- 闫婷谢红薇
- 关键词：K-MEANS细菌觅食优化算法聚类算法
