伍长荣

作品数：16被引量：84H指数：5
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供职机构：安徽师范大学数学计算机科学学院更多>>
发文主题：粗糙集RBF神经网络属性约简主成分分析时间序列更多>>
发文领域：自动化与计算机技术医药卫生经济管理文化科学更多>>
发文期刊：《模式识别与人工智能》《山东大学学报（理学版）》《计算机工程与应用》《计算机应用研究》更多>>
所获基金：安徽省高校省级自然科学研究项目国家自然科学基金教育部人文社会科学研究基金安徽省自然科学基金更多>>
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基于对称不确定性和SVM递归特征消除的信息基因选择方法被引量：15
《模式识别与人工智能》2017年第5期429-438,共10页叶明全 高凌云 伍长荣 万春圆 
国家自然科学基金项目(No.61672386);教育部人文社会科学研究规划基金项目(No.16YJAZH071);安徽省自然科学基金项目(No.1708085MF142);安徽高校省级自然科学研究重点基金项目(No.KJ2016A275;KJ2014A266)资助~~
基因表达谱中存在大量与肿瘤分类无关的基因,严重降低肿瘤诊断的准确率.基因表达谱还存在高维小样本、噪声大等问题,增加肿瘤诊断的难度.为了获取基因数量较少且分类能力较强的信息基因子集,文中提出基于对称不确定性(SU)和支持向量机...
关键词：基因选择 对称不确定性 支持向量机 递归特征消除 肿瘤分类 
CT图像肺结节计算机辅助检测与诊断技术研究综述被引量：21
《数据采集与处理》2016年第5期868-881,共14页伍长荣 接标 叶明全 
国家自然科学基金(61672386;61573023)资助项目;教育部人文社会科学研究规划基金(16YJAZH071)资助项目;安徽高校省级自然科学研究重点基金(KJ2016A275;KJ2014A266)资助项目
肺结节计算机辅助诊断(Computer-aided diagnosis,CAD)能够从CT图像中检测、分割和诊断肺结节,提高早期肺癌的生存率,因而具有重要临床意义。由于肺结节的形态根据其类型、尺寸、位置、内部结构及恶性与否等动态变化,导致肺结节检测和...
关键词：CT图像 肺结节 计算机辅助检测与诊断 医学图像处理与分析 
基于改进关系积的最小属性约简算法
《计算机工程》2010年第12期78-79,共2页叶明全 伍长荣 
安徽省教育厅自然科学基金资助项目(KJ2008B039)
属性约简是粗糙集理论的核心内容之一。针对现有关系积理论不能求解不一致决策表中最小属性约简的缺陷,提出一种基于知识联合划分的改进关系积和关系积约简概念,分析了关系积约简、正区域和负区域之间的性质,提出一种基于改进关系积的...
关键词：粗糙集 不一致决策表 关系积 最小属性约简 
基于粗糙集的医疗数据挖掘研究与应用被引量：11
《计算机工程与应用》2010年第21期232-234,共3页叶明全 伍长荣 胡学钢 
安徽省教育厅自然科学基金项目No.KJ2008B039~~
医疗数据挖掘能够对现有病历数据库中数据进行自动分析并且提供有价值的医学知识。针对临床病历数据库中存在大量重复样本和冗余属性,从而影响医疗诊断的精度和速度这一问题,建立了基于信息论的粗糙集理论模型和SQL语言之间的关系,提出...
关键词：粗糙集 属性约简 条件信息熵 结构化查询语言(SQL) 医疗数据挖掘 
水平划分多决策表下基于相对粒度的隐私保护属性约简算法被引量：1
《计算机应用研究》2010年第10期3701-3704,共4页叶明全 伍长荣 
安徽省高校省级自然科学研究资助项目(KJ2010B241)
为了解决分布式环境中多个参与方在不共享各自隐私数据的情况下完成全局属性约简计算的问题,提出了一种水平划分多决策表下基于相对粒度的隐私保护属性约简算法。该算法基于相对粒度约简理论实现了分布式环境下全局属性约简的求解,利用...
关键词：分布式属性约简 相对粒度 隐私保护 安全多方计算 粗糙集 
垂直划分多决策表下基于条件信息熵的隐私保护属性约简被引量：2
《山东大学学报（理学版）》2010年第9期14-19,26,共7页叶明全 胡学钢 伍长荣 
国家自然科学基金资助项目(60975034);安徽省高校省级自然科学研究资助项目(KJ2010B241)
针对垂直划分多决策表,利用半可信第三方和交换加密体制,设计了一个安全多方计算交集基数协议。利用该协议设计了安全多方计算信息熵和安全多方计算条件信息熵的解决方案,提出了一种基于条件信息熵的隐私保护属性约简算法。该算法基于...
关键词：属性约简 隐私保护 安全多方计算 粗糙集 条件信息熵 
决策表分解及其最小属性约简研究被引量：1
《计算机工程与应用》2009年第30期126-128,共3页叶明全 伍长荣 
安徽省高校省级自然科学研究项目No.KJ2008B039~~
现有的很多属性约简算法都是由构造决策表的差别矩阵出发,将矩阵中非空元素的合取范式转化为极小析取范式。为提高对大规模数据的决策表进行约简的效率,文中指出基于U/{a}划分的最小约简算法存在的缺陷,给出以划分粒度为启发式信息,利...
关键词：粗糙集 差别矩阵 最小属性约简 划分粒度 分解 
基于粗糙集和RBF神经网络的分类模型研究
《宿州学院学报》2008年第4期103-105,共3页伍长荣 叶明全 
安徽师范大学专项基金资助项目(2005Bzx19);安徽省教育厅自然科学基金项目(2005KJ094)
分类是数据挖掘中一个重要的研究领域。针对原始决策表中往往存在大量冗余信息,从而影响决策分类综合性能这一问题,提出了一种基于粗糙集和RBF神经网络的分类模型。该模型在保持训练样本分类质量的情况下,运用属性约简方法对决策表进行...
关键词：粗糙集 属性约简 RBF神经网络 分类模型 
基于PCA的RBF神经网络预测方法研究被引量：5
《安徽工程科技学院学报（自然科学版）》2007年第1期59-62,共4页伍长荣 叶明全 胡学钢 
安徽省教育厅自然科学基金资助项目(2005kj094);安徽师范大学专项基金资助项目(2005bzx19)
主成分分析(PCA)法可以提取样本集的主成分,实现样本的最优压缩,从而降低样本的维数。针对用RBF神经网络进行多因素时间序列预测时样本特征指标过多的问题,提出用统计理论的PCA方法对数据进行预处理,再选出几个主成分作为神经网络的输...
关键词：主成分分析 RBF神经网络 多因素时间序列 预测 
基于GRA-PCA的RBF神经网络预测方法应用研究被引量：2
《巢湖学院学报》2005年第3期52-54,62,共4页伍长荣 胡学钢 
多因素时间序列预测是时间序列数据挖掘的一个重要分支,被广泛地应用于各种领域。文中利用灰色关联分析(GRA)和主成分分析(PCA)对RBF网络的输入空间进行降维重构,选取与输出变量关联度相对大的影响因素,并消除各因素之间相关性,解决了RB...
关键词：多因素时间序列 RBF神经网络 灰色关联分析 主成分分析 
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