国家自然科学基金(60772121)

作品数：37被引量：179H指数：6
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相关期刊：《计算机应用研究》《通信技术》《生物信息学》《计算机应用》更多>>
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基于点的代数连通强度和非负矩阵分解的肿瘤基因分类被引量：1
《安徽大学学报（自然科学版）》2015年第1期92-96,共5页王年 宋豪 汪沁紫 
国家自然科学基金资助项目(60772121);安徽省自然科学基金资助项目(1208085MF93);安徽大学"211工程"学术创新团队基金资助(KJTD007A);安徽大学2013年大学生科研训练计划资助项目(KYX12013032)
随着DNA微列阵技术的发展,利用基因表达谱数据进行生物信息的有效挖掘已经成为研究热点.因此,该文中提出将点的代数连通强度与非负矩阵分解相结合的方法对基因表达数据进行分类处理.首先利用点的代数连通强度剔除受外界因素影响过大的...
关键词：基因表达数据 点的代数连通强度 非负矩阵分解 修正的特征计分准则 
基于熵信息处理和PCA的肿瘤基因表达谱分类识别
《生物学杂志》2014年第6期15-18,共4页汪沁紫 王年 宋豪 鲍文霞 
国家自然科学基金(60772121);安徽省自然科学基金资助项目(1208085MF93);安徽大学"211工程"学术创新团队基金资助(KJTD007A);安徽大学2013年大学生科研训练计划(KYX12013032)
通过对基因表达谱数据的分析从而促进肿瘤诊断与治疗技术的发展,其研究正成为生物医学领域的一个热点。因此,提出了一种熵信息处理和主成分分析(principal component analysis,PCA)相结合的方法。首先运用熵信息对超高维基因表达谱数据...
关键词：肿瘤 基因表达谱 熵信息 主成分分析 
一种改进的谱聚类算法及其在基因表达谱分析中的应用被引量：2
《安徽大学学报（自然科学版）》2012年第5期67-72,共6页葛芳 王年 郭秀丽 
国家自然科学基金资助项目(60772121);安徽省自然科学基金资助项目(1208085MF93);安徽大学"211工程"学术创新团队基金资助项目(KJTD007A)
聚类分析是从基因表达谱数据中提取生物医学信息的主要方法之一.针对传统谱聚类算法无法确定聚类个数的问题,提出一种改进的谱聚类算法并将其应用于基因表达谱聚类分析.首先用基因表达谱数据构造Laplacian矩阵,经特征值分解后得到相应...
关键词：谱聚类 谱隙 LAPLACIAN矩阵 基因表达谱 
基于Normalized Cut的基因表达数据聚类被引量：4
《安徽大学学报（自然科学版）》2012年第4期68-72,共5页王俊生 王年 郭秀丽 唐俊 
国家自然科学基金资助项目(60772121);安徽大学"211工程"学术创新团队基金资助项目(KJTD007A)
利用基因表达数据进行聚类分析可提高肿瘤诊断的正确率,对生物医学研究具有重要意义.该文将Normalized Cut应用于基因表达数据的聚类中,将样本映射为高维空间的点,利用亲近矩阵和度矩阵构造正规Laplacian矩阵,经SVD分解得到反映原始样...
关键词：聚类 指示向量 Normalized CUT 基因表达数据 
基于颜色和边缘特征CAM Shift目标跟踪算法被引量：10
《华东理工大学学报（自然科学版）》2012年第1期69-74,101,共7页丁业兵 王年 唐俊 梁栋 
国家自然科学基金(60772121);安徽大学211人才队伍建设项目(02203105/05)
针对连续自适应均值漂移(CAM Shift)目标跟踪算法只适用于特定颜色目标跟踪且容易受到光照变化影响和背景色干扰的缺点,提出了一种改进的CAM Shift目标跟踪算法。该算法采用颜色空间三基色权重直方图建立目标模型,并用目标边缘特征增加...
关键词：目标跟踪 连续自适应均值漂移 颜色空间 核函数 边缘检测 
基于拉普拉斯谱的医学图像配准算法被引量：5
《计算机工程》2011年第14期231-232,235,共3页夏云 梁栋 鲍文霞 徐慧 颜普 
国家自然科学基金资助项目(60772121);安徽省教育厅重点科研计划基金资助项目(KJ2010A021);安徽大学"211工程"学术创新团队基金资助项目
提出一种基于拉普拉斯谱的医学图像配准算法,通过将谱图理论应用到医学图像配准中并引入特征向量,以达到提高配准精确度和计算效率的目的。该算法根据医学图像的解剖特征来构造拉普拉斯矩阵,通过分析拉普拉斯矩阵的谱得到匹配关系;采用...
关键词：配准 拉普拉斯谱 图 互信息 传感器 
新型云区域检测算法
《计算机工程与设计》2011年第11期3764-3767,共4页徐慧 梁栋 夏云 杭丹萍 
国家自然科学基金项目(60772121);安徽省教育厅重点科研计划资助基金项目(KJ2010A021);安徽大学‘211工程’学术创新团队基金项目
为了更加精确地检测出遥感图像中云区域的边界及细节信息,提出了将最小交叉熵和形态学相结合的方法来对遥感图像进行云区域检测。从遥感图像的灰度特征出发,通过最小交叉熵准则选取最优的阈值来检测图像中的云区域,再通过形态学的开运算...
关键词：遥感图像 云区域检测 阈值法 最小交叉熵 形态学 
实现人脸图像变形算法的研究
《通信技术》2011年第10期61-62,65,共3页林军 李新华 
国家自然科学基金(No.60772121);安徽大学211工程创新团队项目资助
利用主动形状模型(ASM,Active Shape Model)算法进行人脸的68个关键特征点提取,得到了输入图像人脸68个特征点分布规律和具体的位置。研究和改进了线性的最小移动二乘法(MLS),重点研究了变形函数中转换矩阵为刚性变换的方法,在进行可控...
关键词：主动形状模型 移动最小二乘法 刚性变形 
带宽自适应的Mean Shift目标跟踪算法被引量：6
《华南理工大学学报（自然科学版）》2011年第10期44-49,共6页王年 丁业兵 唐俊 鲍文霞 
国家自然科学基金资助项目(60772121);安徽大学"211工程"创新团队项目
针对传统均值漂移(Mean Shift)目标跟踪算法中核函数带宽缺乏良好自适应调整的缺点,提出了自适应调整核函数带宽的Mean Shift目标跟踪算法.该算法首先采用核函数计算目标颜色特征值的概率密度,在视频当前帧目标的最优位置区域由目标颜...
关键词：目标跟踪 带宽 均值漂移 矩 概率密度 
基于递增权函数的邻接矩阵与非负矩阵分解的图像分类方法被引量：2
《安徽大学学报（自然科学版）》2011年第5期63-67,共5页蒋云志 王年 汪斌 
国家自然科学基金资助项目(60772121);安徽省高校青年教师基金资助项目(2008JQ1023);安徽省教育厅自然科学研究基金重点资助项目(KJ2010A007)
将递增权函数的邻接矩阵和非负矩阵分解方法相结合,应用于图像分类.首先由图像中提取的特征点构造递增权函数的邻接矩阵,再对其进行非负矩阵分解,用分解后的特征向量作为PNN分类器的输入,实现对图像的分类.算法的可行性和准确性通过模...
关键词：递增权函数 邻接矩阵 非负矩阵 图像分类 
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