基于多评价标准融合的医疗数据特征选择算法

基于医疗数据具有高维度、稀疏等特点,本文提出了一种融合多个评价标准的递归特征消除算法.首先,应用过滤型特征评价标准对特征进行初步筛选;然后,采用特征序列方法对多个特征评价标准的结果进行融合;最后,结合递归特征消除搜索方法进行特征选择.在医疗数据集上与使用单一评价标准的特征选择方法进行疾病预测性能对比实验.结果表明:本文所提方法的预测表现优于其他特征选择方法,其预测的AUC值、精确率、召回率、F1值、准确率均有所提升.     

非同步采样信号频谱插值校正分析法

针对周期信号实际的非同步采样,提出一种频谱插值校正的分析法.经分析周期信号不同步采样时产生的频谱泄漏是由于截断信号与原始待分析信号的相位关系发生了变化.利用加窗插值的方法估计出该变化的相位,并利用估计结果构造出一相应的反相位函数,在时域上将这个反相位函数与由傅立叶反变换产生的离散序列相乘,得到新序列再通过一次傅立叶变换就可达到频谱校正的效果.分析、仿真和实验的结果验证了提出方法的有效性,表明所提出方法提高了不同步采样时周期信号频谱分析的精度.     

恒虚警检测信源数的方法

提出了一种恒虚警检测信源数的方法,该方法通过定义一个由观测协方差矩阵相邻特征值之差统计量构成的五维矢量序列,并利用K均值(K-means)聚类算法将所定义的五维矢量序列分成两类,且视为信号和噪声子空间.当将噪声予空间所对应的特征值序列描述成一个统计分布,并通过期望最大(expectation maximization,...     

异常数据恒虚警检测的非参数方法

针对异常数据和/或数据序列的检测,根据再生核希尔伯特空间最大平均偏差异常数据和/或数据序列检测算法,发展出了一种恒虚警检测异常的非参数方法。将来自正常数据的最大平均偏差描述成了一个统计分布,分析表明:奈曼—皮尔逊假设检验可利用这个分布来进行异常假设检验,而bootstrap重采样技术或期望最大算法则可估计出正常数据或数据序列的统计分布,尽管在给定虚警率的条件下,异常假设检验所需的判决门限可由估计到的统计分布计算获得,但可以利用蒙特卡罗积分的方法来简化这个计算。数值仿真的结果验证了提出方法的有效性,同时,表明所提方法优于文献中报道的方法。