检索结果-南通市图书馆

偏最小二乘判别分析结合f-score用于蛋白质组学质谱数据的特征筛选(英文)

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计算机与应用化学 2012年第12期29卷 1467-1470页

作者：张明锦杜一平张世芝青海师范大学化学系青海西宁810008 上海市功能性材料化学重点实验室华东理工大学上海200237 青海民族大学化学与生命科学学院青海西宁810007

提出了一种基于偏最小二乘判别分析和f-score的特征筛选方法,并将其用于蛋白质组学质谱数据分析。该方法主要包含3个步骤:(1)用LIMPIC算法对原始数据进行预处理;(2)计算每个变量的f-score值并将所有变量按f-score值降底的顺序排列;(3)... 详细信息

提出了一种基于偏最小二乘判别分析和f-score的特征筛选方法,并将其用于蛋白质组学质谱数据分析。该方法主要包含3个步骤:(1)用LIMPIC算法对原始数据进行预处理;(2)计算每个变量的f-score值并将所有变量按f-score值降底的顺序排列;(3)采用偏最小二乘判别分析交互检验按前向选择法选择最佳变量子集。用本方法对一组结肠癌数据进行分析,最终从原始的16331个质荷比变量中选择了8个特征质荷比作为潜在的生物标记物。用所选择的特征对独立测试集的样本进行判别,其灵敏度和特异性分别达到了95.24%和100%。结果表明,所提出的方法可用于蛋白质组学质谱数据的特征筛选及样本分类。

关键词：特征选择质谱 f-score 偏最小二乘判别分析

基于改进的f-score与支持向量机的特征选择方法

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计算机应用 2010年第4期30卷 993-996页

作者：谢娟英王春霞蒋帅张琰陕西师范大学计算机科学学院西安710062

将传统f-score度量样本特征在两类之间的辨别能力进行推广,提出了改进的f-score,使其不但能够评价样本特征在两类之间的辨别能力,而且能够度量样本特征在多类之间的辨别能力大小。以改进的f-score作为特征选择准则,用支持向量机(SVM)评... 详细信息

将传统f-score度量样本特征在两类之间的辨别能力进行推广,提出了改进的f-score,使其不但能够评价样本特征在两类之间的辨别能力,而且能够度量样本特征在多类之间的辨别能力大小。以改进的f-score作为特征选择准则,用支持向量机(SVM)评估所选特征子集的有效性,实现有效的特征选择。通过UCI机器学习数据库中六组数据集的实验测试,并与SVM、PCA+SVM方法进行比较,证明基于改进f-score与SVM的特征选择方法不仅提高了分类精度,并具有很好的泛化能力,且在训练时间上优于PCA+SVM方法。

关键词： f-score 支持向量机特征选择主成分分析核函数主成分分析

改进的f-score算法在语音情感识别中的应用

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计算机工程与应用 2013年第16期49卷 137-141页

作者：叶吉祥王聪慧长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410114

针对f-score特征选择算法不能揭示特征间互信息而不能有效降维这一问题,应用去相关的方法对f-score进行改进,利用德语情感语音库EMO-DB,在提取语音情感特征的基础上,根据支持向量机(SVM)的分类精度选择出分类效果最佳的特征子集。与f-sc... 详细信息

针对f-score特征选择算法不能揭示特征间互信息而不能有效降维这一问题,应用去相关的方法对f-score进行改进,利用德语情感语音库EMO-DB,在提取语音情感特征的基础上,根据支持向量机(SVM)的分类精度选择出分类效果最佳的特征子集。与f-score特征选择算法对比,改进后的算法实现了候选特征集较大幅度的降维,选择出了有效的特征子集,同时得到了较理想的语音情感识别效果。

关键词：特征选择 f-score 互信息支持向量机语音情感识别

基于f-score的大数据公共空间模式选择方法

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燕山大学学报 2014年第5期38卷 432-439页

作者：王欣杰李海峰马琳吴明权哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院黑龙江哈尔滨150001

公共空间模式(CSP)分析由于具有变换简单、实现快速等优点,被广泛应用于信息挖掘、脑电信号处理等大数据处理应用中。本文以基于脑电信号的人类认知状态分类识别为背景,研究一种基于fisher分数(fscore)的特征评价与选择的CSP构建方法。... 详细信息

公共空间模式(CSP)分析由于具有变换简单、实现快速等优点,被广泛应用于信息挖掘、脑电信号处理等大数据处理应用中。本文以基于脑电信号的人类认知状态分类识别为背景,研究一种基于fisher分数(fscore)的特征评价与选择的CSP构建方法。利用f-score计算代价小、可以快速从高维数据中选择出有效信息和特征的优点,实现了对模式重要程度做出定量的表达;针对f-score阈值确定困难、信息冗余、无法自适应实现等难点问题,提出了相应的解决方法。所提出方法在脑认知活动解析实验中,针对五类认知状态分类问题取得了92%的识别准确率。本方法为大数据的公共模式挖掘等问题供了一个强有力的新工具。

关键词：公共空间模式信息选择 f-score 认知状态识别大数据

基于f-score特征选择的癫痫脑电信号识别方法

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自动化与信息工程 2023年第5期44卷 58-62,73页

作者：凌宇杜玉晓李向欢广东工业大学广东广州510006

随着癫痫脑电信号自动检测算法研究地不断深入,需要处理的特征维度也不断增加,且冗余特征增大了算法的复杂度,导致算法性能下降。为此,提出一种基于f-score特征选择的癫痫脑电信号识别方法。首先,从原始癫痫脑电信号数据集中提取特征,... 详细信息

随着癫痫脑电信号自动检测算法研究地不断深入,需要处理的特征维度也不断增加,且冗余特征增大了算法的复杂度,导致算法性能下降。为此,提出一种基于f-score特征选择的癫痫脑电信号识别方法。首先,从原始癫痫脑电信号数据集中提取特征,并计算每个特征的f-score统计值;然后,根据分类模型的分类准确率,通过序列前向搜索方法,选择最优特征集;最后,利用支持向量机和逻辑回归分类模型进行实验,并与传统的特征降维方法PCA进行对比。实验结果表明,本文方法可有效降低特征矩阵的维数,提高算法运算效率。

关键词： f-score PCA 特征提取特征选择癫痫脑电信号识别

融合单类f-score和遗传算法的微生物特征选择方法

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信息技术 2024年第11期48卷 125-131页

作者：卢福梅温柳英西南石油大学计算机科学学院成都610500

微生物数据由于其维度高和类别不平衡特点,在传统机器学习分类算法中不能得到理想的分类效果。传统特征选择算法可以达到降维的效果,但对于类别不平衡问题显得有点力不从心。因此,文中提出了一种融合单类f-score和遗传算法的特征选择方... 详细信息

微生物数据由于其维度高和类别不平衡特点,在传统机器学习分类算法中不能得到理想的分类效果。传统特征选择算法可以达到降维的效果,但对于类别不平衡问题显得有点力不从心。因此,文中提出了一种融合单类f-score和遗传算法的特征选择方法。首先,利用单类f-score操作生成遗传操作中的初始种群;其次,利用SVM分类模型的AUC值作为遗传操作中个体的适应度值;再次,结合遗传操作来更新种群;最终,得到最优特征子集。实验在五个微生物数据集上进行,与四种特征选择算法进行对比,结果表明,文中所提方法在一定程度上优于其他方法。

关键词： f-score 高维不平衡遗传算法特征选择

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一种基于f-score的特征选择方法

宜宾学院学报 2018年第6期18卷 4-8页

作者：秦彩杰管强三明学院信息工程学院福建三明365004

原始数据中的冗余特征和不相关特征会使得构建的学习模型复杂度提高,并对模型的性能有负面的影响.对此,提出一种基于filter和Wrapper特征选择方法的两阶段式特征选择方法.首先以原始数据中特征的f-score统计值为先验知识,然后结合序列... 详细信息

原始数据中的冗余特征和不相关特征会使得构建的学习模型复杂度提高,并对模型的性能有负面的影响.对此,提出一种基于filter和Wrapper特征选择方法的两阶段式特征选择方法.首先以原始数据中特征的f-score统计值为先验知识,然后结合序列前向搜索策略搜索优化的特征子集,搜索过程中依据分类算法的性能评价所选择的特征组合.采用十折交叉验证进行测试,并分别采用SVM、Logistic Regression、Adaboost分类模型进行对比实验,结果表明,算法能够有效地降低特征维数,并进一步提升算法的性能.

关键词：特征选择 f-score 十折交叉验证

Systematic Approach for Web Protection Runtime Tools’Effectiveness Analysis

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Computer Modeling in Engineering & Sciences 2022年第12期133卷 579-599页

作者： Tomás Sureda Riera Juan Ramón Bermejo Higuera Javier Bermejo Higuera Juan Antonio Sicilia Montalvo José Javier Martínez Herráiz Computer Science Department University of AlcaláMadrid28801Spain Escuela Superior de Ingeniería y Tecnología Universidad Internacional de La RiojaLogrono26006Spain

Web applications represent one of the principal vehicles by which attackers gain access to an organization’s network or ***,different approaches to protect web applications have been proposed to *** them,the two major approaches are Web Application firewalls(WAf)and Runtime Application Self Protection(RASP).It is,thus,essential to understand the differences and relative effectiveness of both these approaches for effective decisionmaking regarding the security of web *** we present a comparative study between WAf and RASP simulated settings,with the aim to compare their effectiveness and efficiency against different categories of *** this,we used computation of different metrics and sorted their results using f-score *** found that RASP tools scored better than WAf *** this study,we also developed a new experimental methodology for the objective evaluation ofweb protection tools since,to the best of our knowledge,nomethod specifically evaluates web protection tools.

关键词： Web Application firewall(WAf) Runtime Application Self Protection(RASP) f-score web attacks experimental methodology

Assuring enhanced privacy violation detection model for social networks

维普期刊数据库评论

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International Journal of Intelligent Computing and Cybernetics 2022年第1期15卷 75-91页

作者： Ali Altalbe faris Kateb faculty of Computing and Information Technology King Abdulaziz UniversityJeddahSaudi Arabia

Purpose-Virtually unlimited amounts of data collection by cybersecurity systems put people at risk of having their privacy *** networks like facebook on the Internet provide an overplus of knowledge concerning their *** users relish exchanging data online,only some data are meant to be interpreted by those who see value in *** is now essential for online social network(OSN)to regulate the privacy of their users on the *** paper aims to propose an efficient privacy violation detection model(EPVDM)for ***/methodology/approach-In recent months,the prominent position of both industry and academia has been dominated by privateness,its breaches and strategies to dodge privacy *** around the world have become aware of the effects of violating privacy and its effect on them and other *** privacy violations are detected,they must be reported to those affected and it’s supposed to be mandatory to make them to take the next *** there are different approaches to detecting breaches of privacy,most strategies do not have a functioning tool that can show the values of its subject *** EPVDM for facebook,based on a deep neural network,is proposed in this research ***-The main aim of EPVDM is to identify and avoid potential privacy breaches on facebook in the *** analyses in comparison with major intrusion detection system(IDS)to detect privacy violation show that the proposed methodology is robust,precise and *** chances of breaches or possibilities of privacy violations can be identified very ***/value-All the resultant is compared with well popular methodologies like adaboost(AB),decision tree(DT),linear regression(LR),random forest(Rf)and support vector machine(SVM).It’s been identified from the analysis that the proposed model outperformed the existing techniques in terms of accuracy(94%),precision(99.1%),recall(92.43%),f-score(95.

关键词： Privacy violation Detection IDS Social network Accuracy Recall Precision f-score