国家自然科学基金(31372250)

作品数：11被引量：340H指数：6
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相关作者：谢娟英谢维信高红超许升全王艳娥更多>>
相关机构：陕西师范大学深圳大学延安大学更多>>
相关期刊：《陕西师范大学学报（自然科学版）》《南京大学学报（自然科学版）》《计算机应用研究》《Zoological Systematics》更多>>
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秦岭地区中华蜜蜂5个地理种群翅形态差异的几何形态测量学研究被引量：5
《陕西师范大学学报（自然科学版）》2017年第2期71-74,共4页张秀秀 管德龙 覃凯华 许升全 王文强 
国家自然科学基金(31372250)
翅是昆虫飞行的重要器官,其形态与生态环境密切相关。采用几何形态测量学方法对秦岭地区中华蜜蜂(Apis cerana cerana)5个地理种群前后翅的形态进行量化,运用规范变量分析法(CVA法)和聚类分析法研究了其变化规律。结果显示:(1)前后翅形...
关键词：秦岭地区 中华蜜蜂 翅型 几何形态测量学 
基于密度峰值的无监督特征选择算法被引量：4
《南京大学学报（自然科学版）》2016年第4期735-745,共11页谢娟英 屈亚楠 王明钊 
陕西省科技攻关项目(2013K12-03-24);国家自然科学基金(31372250);中央高校基本科研业务费专项资金(GK201503067;2016CSY009)
针对现有无监督特征选择算法所选特征分类准确率不高的缺陷,提出两种新的无监督特征选择算法EDPFS(unsupervised Feature Selection algorithm based on Exponential Density Peaks)和RDPFS(unsupervised Feature Selection algorithm b...
关键词：特征选择 密度峰值 特征密度 特征距离 特征重要度 
K-S检验与mRMR相结合的基因选择算法被引量：5
《计算机应用研究》2016年第4期1013-1018,1043,共7页谢娟英 胡秋锋 董亚非 
陕西省科技攻关项目(2013K12-03-24);国家自然科学基金资助项目(31372250);中央高校基本科研业务费专项资金项目(GK201503067)
为了解决基因数据集的基因选择难题,提出一种基于K-S检验与最小冗余最大相关(minimum redundancy-maximum relevance,mRMR)原则的基因选择算法。该算法先采用K-S检验选择出具有一定区分能力的基因,然后对选择到的基因进行mRMR判断,保留...
关键词：基因选择 K-S检验 最小见余最大相关 支持向量机 F1_measure AUC RELIEF FAST 
K近邻优化的密度峰值快速搜索聚类算法被引量：106
《中国科学：信息科学》2016年第2期258-280,共23页谢娟英 高红超 谢维信 
国家自然科学基金项目(批准号:31372250);陕西省科技攻关项目(批准号:2013K12-03-24);中央高校基本科研业务费专项基金项目(批准号:GK201503067)资助
针对2014年6月发表在Science的密度峰值点快速搜索聚类算法的样本局部密度定义和样本分配策略的缺陷,提出一种基于K近邻的快速密度峰值搜索并高效分配样本的聚类算法.算法利用样本点的K近邻信息定义样本局部密度,搜索和发现样本的密度峰...
关键词：K近邻 局部密度 密度峰值 类簇中心 聚类 
一种新聚类评价指标被引量：14
《陕西师范大学学报（自然科学版）》2015年第6期1-8,共8页谢娟英 周颖 
国家自然科学基金(31372250);陕西省科技攻关项目(2013K12-03-24);中央高校基本科研业务费专项资金(GK201503067)
用于发现数据集类簇数k的常用内部评价指标DB(Davies Bouldin)和BWP(Between-within Proportion)等需要先确定一个搜索范围kmax,使数据集的类簇数满足k≤kmax,但如何确定kmax尚无理论指导。针对这一问题,提出一个新F统计量Fr,将Fr作为...
关键词：F统计量 内部评价指标 类簇数 K-medoids聚类算法 最小生成树 
Num-近邻方差优化的K-medoids聚类算法被引量：11
《计算机应用研究》2015年第1期30-34,共5页谢娟英 高瑞 
陕西省科技攻关基金资助项目(2013K12-03-24);国家自然科学基金资助项目(31372250);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(GK201102007)
针对K-medoids聚类算法对初始聚类中心敏感、聚类结果依赖于初始聚类中心的缺陷,提出一种局部方差优化的K-medoids聚类算法,以期使K-medoids的初始聚类中心分布在不同的样本密集区域,聚类结果尽可能地收敛到全局最优解。该算法引入局部...
关键词：局部方差 Num-近邻 邻域 初始聚类中心 聚类 
A new record ant species of the genus Cardiocondyla Emery from China(Hymenoptera: Formicidae)被引量：1
《Zoological Systematics》2014年第3期455-458,共4页Abdukirim Gulzar Ying Tang Peng Zhang Sheng-Quan Xu 
supported by the National Natural Science Foundation of China(31372250);the Fundamental Research Funds for the Central Universities(GK201302053)
An ant species, Cardiocondyla gibbosa Kuznetzov-Ugamsky, 1927, is newly recorded from China. The specimens were collected from Shule County of Kashgar, Xinjiang （39°14%I, 76° 22E; elev. 1248 m）. All the specimens ...
关键词：FORMICIDAE MYRMICINAE CARDIOCONDYLA new record China. 
基于统计相关性与K-means的区分基因子集选择算法被引量：56
《软件学报》2014年第9期2050-2075,共26页谢娟英 高红超 
国家自然科学基金(31372250);中央高校基本科研业务费专项基金(GK201102007);陕西省科技攻关项目(2013K12-03-24)
针对高维小样本癌症基因数据集的有效区分基因子集选择难题,提出基于统计相关性和K-means的新颖混合基因选择算法实现有效区分基因子集选择.算法首先采用Pearson相关系数和Wilcoxon秩和检验计算各基因与类标的相关性,根据统计相关性原...
关键词：区分基因子集选择 Pearson 相关系数 Wilcoxon 秩和检验 K-MEANS 聚类 统计相关性 FILTER 算法 Wrapper算法 
最小方差优化初始聚类中心的K-means算法被引量：88
《计算机工程》2014年第8期205-211,223,共8页谢娟英 王艳娥 
国家自然科学基金资助项目(31372250);陕西省科技攻关计划基金资助项目(2013K12-03-24);中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(GK201102007)
传统K-means算法随机选取初始聚类中心,容易导致聚类结果不稳定,而优化初始聚类中心的K-means算法需要一定的参数选择,也会使聚类结果缺乏客观性。为此,根据样本空间分布紧密度信息,提出利用最小方差优化初始聚类中心的K-means算法。该...
关键词：聚类 K-MEANS算法 方差 紧密度 初始聚类中心 
基于特征子集区分度与支持向量机的特征选择算法被引量：65
《计算机学报》2014年第8期1704-1718,共15页谢娟英 谢维信 
国家自然科学基金(31372250);陕西省科技攻关项目(2013K12-03-24);中央高校基本科研业务费专项资金项目(GK201102007)资助~~
考虑特征之间的相关性对于其类间区分能力的影响,提出了一种新的特征子集区分度衡量准则——DFS(Discernibility of Feature Subsets)准则.该准则考虑特征之间的相关性,通过计算特征子集中全部特征对于分类的联合贡献来判断特征子集的...
关键词：特征选择 支持向量机 相关性 特征子集区分度 特征区分度 
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