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摘要:针对目前基于测序的结构变异检测方法检测效果较差的问题,提出了基于序列拼接的长插入变异(ISA-Lins)检测方法.首先融合3种不同检测工具初始的检测结果,然后在初始的预测可疑断点附近分析和提取最可能包含插入信息的高质量软切片段,并比对失败的片段;将这些候选片段利用基于De Bruijn图的方法进行拼接后完成长插入变异的检测.仿真数据和真实数据的实验结果表明:直接融合多个单一工具检测结果相比,本文方法可以在确保检测敏感度的前提下大幅提高长插入变异的检测精度.
[期刊论文] 张泽中 高敬阳 吕纲 赵地
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CSTPCD 北大核心
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摘要:针对深度卷积神经网络能够有效提取图像深层特征的能力,选择在图像分类工作中表现优异的GoogLeNet和AlexNet模型对胃癌病理图像进行诊断.针对医学病理图像的特点,对GoogLeNet模型进行了优化,在保证诊断准确率的前提下降低了计算成本.在此基础上,提出模型融合的思想,通过综合不同结构和不同深度的网络模型,来学习更多的图像特征,以获取更有效的胃癌病理信息.实验结果表明,相比原始模型,多种结构的融合模型在胃癌病理图像的诊断上取得了更好的效果.
[期刊论文] 张晓东 凌诚 高敬阳
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CSTPCD 北大核心
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摘要:随着高通量测序技术的应用发展,基于测序的缺失变异检测方法大量涌现.然而,单一检测方法仍存在适用的局限性以及检测精度敏感度不足的问题.为此,提出一种基于多检测理论融合的特征挖掘机器学习算法集成的基因组缺失变异综合检测方法.该方法将多种工具应用于个体缺失变异检测,得到变异检测初始集;再根据多种检测理论对初始集中的缺失变异进行序列特征挖掘特征提取;最后,将检测工具机器学习算法相融合以获得集成的检测方法,剔除初始集中的假阳性变异,获得最终的结果集.基于千人基因组计划数据的实验表明,相较于单个工具的检测结果,该方法在检测精度和敏感度上均占优势;相较于多个工具检测结果的直接组合,该方法在损失少许检测敏感度的前提下显著地提高了检测精度.
摘要:高等学校本科培养方案的制订对于人才培养至关重要,通过课程地图推动计算机专业本科培养方案的制订是高校教学改革中尝试的一种新模式,对于教和学双方均起到积极的作用.
[期刊论文] 高敬阳 赵彦
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ CBST SA
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摘要:根据分类算法是依据样本区分度进行分类的原理,提出增加样本属性以提高样本区分度的方法,在样本预处理阶段对所有样本增加一个属性值dmin以加强样本之间的区分度。针对原始Adaboost算法在抽样阶段由于抽样不均而导致对某些类训练不足的问题,采用均衡抽样方法,保证在抽样阶段所抽取的不同类样本的数量比例不变。针对原始算法样本权重增长过快的问题,给出新的权重调整策略,引入样本错分计数量count( n),有效地抑制样本权重增长速度。给出一种改进的Adaboost算法,即SWA-Adaboost算法,并采用美国加州大学机器学习UCI数据库中6种数据集的数据对改进算法原始算法进行实验对比,结果证明,改进算法SWA-Adaboost在泛化性能上优于Adaboost算法,泛化误差平均降低9.54%。
[期刊论文] 高敬阳 管瑞
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ CA EI CBST SA
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摘要:针对基因组缺失变异检测中测序序列分裂比对方法所存在的假发现率较高的问题,提出了一种基于检测理论和AdaBoost的综合检测策略。首先,对配对末端测序序列进行初次映射和二次分裂比对,得到1 bp解析度的候选缺失变异集合,并使得该集合中包含尽可能多的候选变异;然后,依据配对末端测序序列映射分析、测序序列分裂比对和测序序列映射深度分析3类检测方法的基本原理,在2次比对结果中提取缺失变异相关的序列特征;最后,以具有高泛化性能的AdaBoost神经网络集成模型为判别模型,筛除候选集中的伪阳性结果,从而得到最终结果集。实验结果表明,相对于传统的测序序列分裂比对方法,所提策略能够在几乎不损失检测敏感度的前提下更加有效地降低假发现率。
摘要:基因组结构变异的检测是生物信息学的重要方向之一.本文分别对基于高通量测序技术的双末端映射方法、映射分布方法、分裂片段方法和序列拼接方法等检测技术的四种算法进行详细的解读和说明,阐述了以上四种方法两两结合的检测算法,并分析了各种检测方法的性能和适用的条件,说明混合结合的方法将会成为未来发展的方向.
[期刊论文] 高敬阳 管瑞 齐飞
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ CA CBST
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摘要:结构变异普遍存在于人类基因组中,人类的健康和疾病息息相关,目前基因组结构变异检测方法层出不穷,其中基于双末端映射的检测方法发展尤为迅速.本文将这类主流的检测方法加以分类并进行了详细论述分析,对更精准的基因组结构变异检测技术的研发具有指导意义.将多种检测方法有机结合共同应用于结构变异的检测,是结构变异检测技术一个未来发展趋势.
[期刊论文] 高敬阳 尚颖 山岚
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北大核心
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摘要:针对新时期提出的计算机基础教学中计算思维的培养问题,给出了理解认识和教学实践中的落实。计算思维的培养通过能力培养来实现,在化工类院校,教学内容中把具有化工专业特色的专业案例教学作为学生计算思维培养的有效载体,教学方法上结合分级分层教学参加大赛及建设使用资源网站有机结合来具体实施计算思维的培养。
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ CA EI SA
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摘要:神经网络集成AdaBoost算法权值调整策略对于分类正确或分类错误的样本采用统一的权值调整幅度,随着迭代次数的增加,统一的权值调整幅度将导致困难样本权重的过分积累,针对这一问题,提出基于争议度的权值调整策略,并采用的标准机器学习数据库UCI进行仿真实验.实验结果表明:该策略能够在样本权值修正阶段对各训练样本权值进行有区别的修改,即将多次连续分类错误的样本的权值提高幅度进行抑制,在一定程度上避免了困难样本权值过大而导致集成网络泛化性能下降,从而使得各个体分类器在不损失差异度的前提下获得理想的精度,提升集成网络的泛化性能,并具有良好的稳定性.
摘要:针对目前计算机专业本科生软件实践能力薄弱,无法适应后续企业及科研工作需要的问题,提出用最新的软件工程思想带动整个教学环节的实施,将大型项目的实施分解到各门主干课程的实际训练中,最终形成完整的项目训练.
[期刊论文] 关超 高敬阳 尚颖
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ SA
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摘要:针对Boosting类算法生成的个体网络的迭代方式相关性较高,对某些不稳定学习算法的集成结果并不理想的情况,基于Local Boost算法局部误差调整样本权值的思想,提出了基于距离及其权值挑选邻居样本的方法,并通过局部误差产生训练样本种子,采用Lazy Bagging方法生成针对各样本种子的个体网络训练样本集来训练、生成新的个体网络,UCI数据集上实验结果表明,该算法得到的个体网络相关度较小,集成性能较为稳定.
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ CA CBST
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摘要:对IB(Inverse Boosting)神经网络集成算法进行了研究,提出了IB算法的改进算法IB+算法.改进算法继承了IB算法的逆向样本分布调整策略,并在训练的过程中将部分已训练好的个体子网进行中间层网络集成,利用该中间层集成网络生成新的训练样本分布.实验结果表明,对于逆向权值分布的Boosting类算法,个体子网之间的关联度对网络集成后的泛化性能影响很小,减小个体网络的泛化误差将使集成后的泛化性能提高.
摘要:采用动态自适应权重裁剪方法快速训练AdaBoost集成网络,通过在迭代过程中动态地寻找最优裁剪系数,缩短网络的训练时间,减少其个体数目.实验表明,该方法能够快速构建神经网络集成分类器,并取得良好的识别效果.
摘要:软件质量是软件开发的重要指标,软件度量是保证软件质量的重要方法.深入分析程序切片技术的发展及其在软件工程各个领域的广泛应用,重点探讨面向对象程序切片技术,并将该技术运用于软件度量领域,实现了软件度量的一种新方法,最后利用实验证明该方法的可行性.
[期刊论文] 朱群雄 高敬阳
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北大核心 CSSCI
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摘要:教学团队建设是"质量工程"建设中的重要内容,它对于精品课程建设、精品教材建设、教师综合素养和业务水平的提高以及创新人才培养发挥着重要作用,有效促进了教学质量的全面提升.本文介绍了我校计算机基础课群组教学团队形成过程、建设情况及取得的初步成绩,希望为其他课程教学团队建设提供有益的参考.
[期刊论文] 高敬阳 朱群雄 山岚 李芳
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北大核心 CSSCI
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摘要:本文就培养学生的程序设计能力问题进行了分析,给出了教学实践中的解决方案.对教学理念、教学方法、考核方式进行了探讨.在教学理念上,强调在一系列课程中持续不断的系统化训练.在教学方法上,采用面向专业应用的分类教学,贯彻"案例驱动"、强化实训等.本文还就考试方法的改革及资源网站的建设提出了一系列观点,希望能够更好地培养学生的程序设计能力.
[期刊论文] 王福业 高敬阳 危胜军
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北大核心 CSTPCD CSCD AJ CBST SA
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摘要:提出一种数据网格环境下的分布式副本定位算法PM-chord,以完成对所需数据副本的快速定位,降低存储和更新开销.PM-chord取逆时针方向为chord环的正方向,对节点和数据编码后按前缀匹配的原则查询数据,同时增加前继副本机制.分析及实验表明,该算法具有很高的副本定位效率,能够有效解决网格中的查询"热点"问题,具有良好的可靠性和可行性.
摘要:针对目前计算机专业本科生软件实践能力薄弱,无法适应后续企业及科研工作需要的问题,提出用最新的软件工程思想带动整个教学环节的实施,将大型项目的实施分解到各门主干课程的实际训练中,最终形成完整的项目训练.
摘要:当前社会信息化的迅速发展,高校培养高素质人才,各专业对学生的计算机应用能力提出了更高和更具体的要求,计算机基础教育得到了普遍重视.本文针对新形式下计算机基础课程知识结构、教学内容和教学模式的改革进行了探讨.
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