高校学生社团育人实效研究——基于“第二课堂”视角

大学生社团作为展示学生特长、繁荣校园文化生活的第二课堂主阵地，对提升学生的学习和发展有着重要作用。高校社团主要有组织育人、实践育人、文化育人、网络育人和服务育人五种育人模式。可从思想成长维度、实践实习维度、志愿公益服务、创新创业和文体活动维度打通社团育人路径，通过多元化、专业化的社团建设，增强学生社团学术影响力，提升校园学术文化氛围，助力学生全面发展。     

基于非负矩阵分解和Normal_Matrix的肿瘤基因分类

文中提出了一种结合非负矩阵分解和Normal_Matrix谱分解技术的肿瘤基因分类方法.其分类过程首先是利用fdr_test记分准则粗略除去噪声基因以实现基因表达谱数据的初步降维,进而运用非负矩阵分解萃取基因间的综合属性,通过综合属性构造样本间的Normal_Matrix并对其进行奇异值分解获取表征样本类别属性的谱分量实现肿瘤类型的分类识别.采用三组具有代表性的肿瘤基因表达谱数据进行实验,通过与其他方法的对比,其结果证明了文中方法的可行性和有效性.     

复杂场景下自适应视频前景提取算法

针对目前基于背景建模的前景提取算法在复杂场景中误检率高以及鬼影融入背景模型慢等问题,提出一种复杂场景下自适应视频前景提取算法。在前景检测阶段,利用背景模型中样本之间最小欧式距离的均值衡量背景动态波动程度,自适应调整像素点的半径阈值,从而抑制在光线变化,树叶晃动等场景中产生的拖影和噪声点;在更新背景模型阶段,根据物体的运动速度自适应选择一次更新背景模型中样本个数,加快因首帧存在运动目标和物体运动状态变更而产生的鬼影融入背景模型。实验表明,相比其他代表性算法,改进算法在加快鬼影融入背景模型和抑制背景动态干扰方面均有较好的表现,且提升了准确率、召回率,降低了假正率。     

一种基于邻域不定性信息和记分准则相结合的肿瘤特征基因提取方法

基于基因表达谱的特征基因提取方法已经成为当今研究肿瘤分子诊断的热点,该文中提出了一种基于邻域不定性信息与记分准则相结合的肿瘤特征基因提取方法,该方法首先通过邻域不定性信息确定每个样本的邻域信息量,然后使用记分准则提取特征基因,最后利用KNN对样本进行分类.通过对白血病和弥漫性大B细胞淋巴瘤基因表达谱数据的特征选择,验证了该文方法的有效性和可靠性.     

基于邻接谱主分量分析的肿瘤分类方法

基于谱图理论展开针对基因表达谱数据的分类研究,将反映图结构的特征表示引入到基因表达谱数据分类中,从而高维空间离散点分布问题便可以转化成为具有结构信息的图问题.文中对基因表达谱数据样本点构造高斯权邻接矩阵,SVD分解后,采用特征记分准则进行筛选,找出最大限度区分肿瘤样本与正常样本的主分量作为样本特征,输入KNN分类器进行分类,通过对白血病两个亚型(ALL与AML)与结肠癌表达谱数据进行实验,证明了文中方法的可行性与有效性.     

一种步态触觉特征识别算法

鉴于不同人足底的尺寸和压力分布的不同,提出了一种基于压力中心点距离的步态触觉特征识别算法,通过对足底脚趾区、前脚掌区和后脚掌区的划分及其压力中心点的标记,计算不同区域压力中心点间的欧氏距离以获取相应足底压力的特征表示,从而实现人的身份识别.论文基于该特征结合支持向量机(support vector machine,SVM)分类器对真实数据进行了人的身份识别,实验结果验证了该算法的有效性.     

基于双正交非负矩阵三因式的肿瘤识别

基因表达谱数据分析已经逐渐成为疾病诊断和分类的常规步骤.目前人们对NMF(nonnegative matrix factorization)的大多数研究都专注于二因式分解.论文另辟蹊径,对BONMTF(bi-orthogonal nonnegative matrix tri-factorization)算法进行了系统化的分析,利用此算法得到表征样本属性的矩阵,并将其应用于基因表达谱数据分析,提高了样本识别率.实验采用4组具有代表性的肿瘤基因表达谱数据,其结果证明了论文方法针对不同数据集的识别率都比传统方法有所提高,具有一定的可行性及应用前景.