安徽省高校省级自然科学研究项目(2006KJ030B)

作品数：8被引量：31H指数：5
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基于邻接矩阵分解的肿瘤亚型特征提取方法
《生物学杂志》2011年第2期87-89,共3页陈乐 王年 苏亮亮 王蕊平 
国家自然科学基金(10601001;60772121);安徽省自然科学基金(070412065);安徽省教育厅自然科学研究项目(2006KJ030B)
基于肿瘤基因表达谱的肿瘤分类是生物信息学的一个重要研究内容。传统的肿瘤信息特征提取方法大多基于信息基因选择方法,但是在筛选基因时,不可避免的会造成分类信息的流失。提出了一种基于邻接矩阵分解的肿瘤亚型特征提取方法,首先对...
关键词：生物信息学 邻接矩阵 基因表达数据 特征提取 
癌症基因表达数据的熵度量分类方法被引量：9
《安徽大学学报（自然科学版）》2010年第2期73-76,共4页庄振华 王年 李学俊 梁栋 王继 
国家自然科学基金资助项目(10601001;60772121);安徽省自然科学基金资助项目(070412065);安徽省教育厅自然科学基金资助项目(2006KJ030B)
基因芯片技术的出现和发展为生物医学领域带来了深远影响,运用分类方法研究其产生的海量数据对癌症的分类及治疗有重要意义.该文提出一种利用熵度量作为指标进行癌症基因表达数据特征提取的方法.首先对基因表达数据进行筛选并计算各个...
关键词：分类 特征基因 熵 
基于小波-Contourlet变换的图像增强算法被引量：6
《计算机工程与设计》2008年第12期3142-3144,共3页殷兵 于梅 方洁 梁栋 
国家自然科学基金项目(60473102);安徽省高等学校自然科学研究基金项目(2005KJ005ZD);安徽省自然科学基金项目(070412065);安徽省教育厅自然科学研究基金项目(2006KJ030B)
小波-Contourlet变换能够良好捕获图像的方向特征和边缘信息。利用小波-Contourlet变换良好的多尺度性和多方向性特征,提出一种基于小波-Contourlet变换的图像增强算法,用非线性增强算子对变换的各子带系数做增强处理。并引入了循环平...
关键词：图像增强 小波-CONTOURLET变换 非线性增强算子 循环平移 平移不变性 
一种基于递增权值函数的图像谱的匹配算法
《合肥工业大学学报（自然科学版）》2008年第11期1778-1781,共4页周梅菊 张江 庄振华 王年 梁栋 
国家自然科学基金资助项目(10601001;60772121);安徽省自然科学基金资助项目(050460102;070412065);安徽省教育厅自然科学研究资助项目(2006KJ030B)
文章提出了一种基于递增权值函数的图像谱的匹配算法,利用递增权值函数,分别对2幅待匹配图像的特征点构造Laplace矩阵,其次进行SVD分解;通过分解后的矩阵特征值和特征向量,寻找匹配矩阵,根据匹配矩阵的特征信息,实现2幅图像特征点之间...
关键词：LAPLACE谱 邻接矩阵 图像匹配 
基于小波-Contourlet变换和区域能量融合规则的图像融合算法被引量：5
《计算机应用研究》2008年第7期2197-2199,共3页殷兵 于梅 梁栋 鲍文霞 
国家自然科学基金资助项目(60473102);安徽省高等学校自然科学研究资助项目(2005KJ005ZD);安徽省自然科学基金资助项目(070412065);安徽省教育厅自然科学研究资助项目(2006KJ030B);安徽大学“211”工程学术创新团队资助
利用小波-Contourlet变换的多尺度和多方向性特征以及基于区域能量的融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种基于小波-Contourlet变换和区域能量融合规则的图像融合算法,并引入Cycle Spinning来消除变换缺乏平移不变性而引起的图像...
关键词：小波-CONTOURLET变换 区域能量 CYCLE SPINNING 图像融合 
基于非负矩阵分解与邻接谱的图像分类被引量：6
《中国科学技术大学学报》2008年第3期247-251,共5页张江 王年 梁栋 唐俊 周梅菊 
国家自然科学基金(10601001;60772121);安徽省自然科学基金(050460102;070412065);安徽省教育厅自然科学基金(2006KJ030B)
提出了一种非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)和邻接谱相结合的图像分类方法.该方法首先利用图像中的特征点构造邻接矩阵,然后使用邻接谱作为非负矩阵分解迭代规则的初始值,并将经过非负矩阵分解得到的基向量作为图...
关键词：非负矩阵分解 邻接谱 图谱 图像分类 
一种无抽样Contourlet变换的图像去噪方法
《计算机应用》2007年第10期2515-2517,共3页王发牛 梁栋 程志友 唐俊 
安徽省高等学校自然科学研究项目(2006KJ030B);安徽省高校青年教师科研资助项目(05020413);安徽大学211工程学术创新团队资助
提出一种基于Contourlet变换的图像去噪方法,Contourlet变换采用无抽样形式,系数萎缩处理阈值门限与尺度相关。通过模拟产生不同方差噪声信号进行Contourlet变换,确定各尺度子带系数阈值,得到噪声方差与各尺度子带阈值对应表。对噪声污...
关键词：图像去噪 无抽样Contourlet变换 小波变换 
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