云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 国家自然科学基金(20503015)

国家自然科学基金(20503015): 作品数：14被引量：36H指数：3; 导出分析报告; 相关作者：李国正陆文聪李丹吴耿锋袁捷更多>>; 相关机构：上海大学北京石油化工设计院有限公司南京大学同济大学更多>>; 相关期刊：《Acta Pharmacologica Sinica》《计算机与应用化学》《物理化学学报》《广西师范大学学报（自然科学版）》更多>>; 相关主题：多任务学习支持向量机QSPR研究定量结构性质关系支持向量回归更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术理学农业科学一般工业技术更多>>

大脑胶质瘤诊断中不均衡问题的特征选择被引量：1: 《广西师范大学学报（自然科学版）》2009年第3期101-104,共4页刘天羽李国正; 国家自然科学基金资助项目(20503015,60873129);上海市科委“创新行动计划”重大资助项目(07DZ19726);上海高校选拔培养优秀青年教师科研专项基金资助项目(sdj-07003);上海市青年科技启明星计划资助项目(08QA1403200);上海市教育委员会重点学科建设项目资助(J51901); 在大脑胶质瘤诊断数据集中,病例样本数通常比正常样本数要少,由此引发了数据不均衡问题下病例诊断的问题。此外,在大脑胶质瘤数据集中有一些冗余甚至是不相关的特征,这些特征降低了学习器的泛化能力。为解决这类问题,提出一种基于互信...; 关键词：特征选择不均衡数据集集成学习互信息

叶状Cu(OH)_2的合成及其向带有纳米孔的CuO的转化(英文)被引量：2: 《物理化学学报》2008年第12期2257-2262,共6页张良苗陆文聪冯永利倪纪朋吕勇尚兴付; 国家自然科学基金(20503015);上海市科委纳米专项(0852nm00700)资助项目; 通过乳液界面反应法,用以Span80(sorbitan monooleate)作为稳定剂的乳液体系控制合成了叶状Cu(OH)2单晶.通过热处理,可以得到表面有纳米孔的CuO,且保持了原有的叶状形貌.通过X射线衍射(XRD)、Fourier红外光谱(FTIR)、扫描电镜(SEM)和透...; 关键词：叶状Cu(OH)2 乳液软模板 CUO 纳米孔

基于遗传算法的多任务学习: 《计算机科学》2008年第10期186-187,203,共3页孟浩华李国正; 国家自然科学基金资助(20503015); 机器学习中冗余特征会降低学习器的性能,而特征选择方法可以去掉一些冗余特征。然而,冗余特征也包含有用信息,因此可以利用多任务学习的概念,通过重复利用冗余特征提高预测精度。但是,如何确定哪些特征作为输入和输出仍然是一个待解决...; 关键词：遗传算法多任务学习双位编码

Feature selection for co-training被引量：2: 《Journal of Shanghai University(English Edition)》2008年第1期47-51,共5页李国正刘天羽; Project supported by the National Natural Science Foundation of China （Grant No.20503015）.; Co-training is a semi-supervised learning method, which employs two complementary learners to label the unlabeled data for each other and to predict the test sample together. Previous studies show that redundant infor...; 关键词：feature selection semi-supervised learning CO-TRAINING

基于支持向量机回归的麻醉药毒性的QSPR研究(英文)被引量：2: 《计算机与应用化学》2007年第12期1617-1621,共5页王丽陆文聪陆瑾杨善升; 自然科学基金资助项目。(No.20503015); 采用支持向量机回归(SVR)方法研究了39个麻醉药毒性的定量构效关系,基于留一法交叉验证的结果,模型的相关系数为0.970。结果表明,所建SVR模型的精度高于逆传播人工神经网络(BPANN)、多元线性回归(MLR)和偏最小二乘法(PLS)所得的结果。; 关键词：定量结构性质关系支持向量机麻醉药毒性

集成学习中特征选择技术被引量：7: 《上海大学学报（自然科学版）》2007年第5期598-604,共7页李国正李丹; 国家自然科学基金资助项目(20503015);上海市教委自然科学基金资助项目(05AZ67); 集成学习和特征选择是当前机器学习领域中的研究热点.集成学习通过重复采样可产生个体学习器之间差异度,从而提高个体学习器的泛化能力,特征选择应用到集成学习可进一步提高集成学习技术的效果,该研究有3个方面:数据子集的特征选择、个...; 关键词：集成学习特征选择多任务学习

Support vector classification for structure-activity-relationship of 1-（ 1H- 1,2,4-triazole- 1-yl）- 2-（ 2,4-difluorophenyl）-3-substituted-2- propanols: 《Journal of Shanghai University(English Edition)》2007年第5期521-526,共6页纪晓波陆文聪蔡煜东陈念贻; Project supported by the National Natural Science Foundation of China （Grant Nos.20373040, 20503015）; The support vector classification （SVC） was employed to make a model for classification of antifungal activities of 1-（1H-1,2,4-triazole-l-yl）-2-（2,4-difluorophenyl）-3-substituted-2-propanols triazole derivative...; 关键词：triazole derivatives antifungal activity structure-activity relationship （SAR） support vector machine leave-one- out cross-validation （LOOCV）

基于特征加权的Category ART网络及应用被引量：1: 《计算机工程》2007年第8期201-204,共4页丁智国刘悦吴耿锋; 国家自然科学基金资助项目(20503015); 特征加权是特征选择的一般情况,它能更加细致地区分特征对结果影响的程度,往往能够获得比特征选择更好的或者至少相等的性能。该文采用自适应遗传算法来优化Category ART网络的特征权值,提出了一种改进的Category ART网络FWART。在UCI...; 关键词：CategoryART神经网络特征加权遗传算法震型预报

Support vector machine for SAR/QSAR of phenethyl-amines被引量：2: 《Acta Pharmacologica Sinica》2007年第7期1075-1086,共12页Bing NIU Wen-cong LU Shan-sheng YANG Yu-dong CAI Guo-zheng LI; Project supported by the National Natural Science Foundation of China(№ 20373040 and 20503015); Aim： To discriminate 32 phenethyl-amines between antagonists and agonists, and predict the activities of these compounds. Methods： The support vector machine （SVM） is employed to investigate the structure-activity...; 关键词：support vector machine QSAR phenethyl amines ANTAGONISTS AGONISTS

支持向量回归方法用于1,4,2-二氮磷杂环戊-5-(硫)酮类化合物除草活性的QSPR研究(英文)被引量：6: 《计算机与应用化学》2007年第1期69-73,共5页陆文聪殷文宇李国正刘太昂; 国家自然科学基金(20503015)~~; 采用支持向量回归方法研究了1,4,2-二氮磷杂环戊-5-(硫)酮类化合物除草活性的QSAR。基于留一法交叉验证的结果,比较了支持向量机回归(SVR)与几种常用建模方法对于该类化合物除草活性的预测精度。研究表明:所建SVR模型的精度高于逆传播...; 关键词：定量结构性质关系支持向量回归除草活性

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