丁卫平
- 作品数：233 被引量：372H指数：10
- 供职机构：南通大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学理学更多>>
- 一种用于精神分裂症病历图像特征选择的稀疏双向Spark方法
- 本发明提供了一种用于精神分裂症病历图像特征选择的稀疏双向Spark方法，属于精神分裂症的生物标记物选择技术领域；解决了数据集中样本分布不一致的技术问题。其技术方案为：首先，在主节点Master上，读取大规模精神分裂症病历...
- 鞠恒荣单婷婷尹涛樊晓雪丁卫平黄嘉爽陆杨
- 一种基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉癌细胞图像分类方法
- 本发明提供一种基于全局Gabor滤波和局部LBP特征喉癌细胞图像分类方法，包括如下步骤：S1、获取喉癌细胞图像数据集，进行数据预处理；S2、提取图像全局特征信息；S3、提取图像局部特征信息；S4、图像分类器训练；S5、测...
- 赵理莉鞠恒荣丁卫平胡彬
- 用于大规模电子健康档案知识协同约简的最近邻多粒度利润方法
- 本发明公开一种用于大规模电子健康档案知识协同约简的最近邻多粒度利润方法，首先在Spark云平台上将大规模电子健康档案数据集分割至不同的多粒度进化子种群中；接着构建一种基于最近邻多粒度利润模型，在最近邻半径中构造协同化的最...
- 丁卫平孙颖李铭鞠恒荣冯志豪曹金鑫张毅任龙杰丁帅荣陈森博万杰赵理莉
- 基于三层交叉博弈能量树的脑波病历信号约简方法
- 本发明公开一种基于三层交叉博弈能量树的脑波病历信号约简方法。该方法首先设计两棵相邻的三层交叉博弈树T<Sub>i</Sub>和T<Sub>j</Sub>，在同一主层内实现自私博弈和不同主层间实现交叉协同博弈，采用深度优先...
- 丁卫平林进灯管致锦陈森博沈学华李跃华
- 基于协同进化云的属性集成多代理约简算法（英文）
- 2016年
- 为提高属性约简算法处理含噪音和不确定大数据的性能,提出了一种基于协同进化云的属性集成多代理约简算法(CCAEMR).该算法首先基于MapReduce机制设计协同进化云框架,将整个种群分解成多个具有自适应规模的协同进化子种群,通过子种群的共享奖酬来加速属性约简实现.然后,构造了一种协同精英优化的多代理集成策略,确保划分的子种群能够充分探索交叠属性子集之间的相关性和相互依赖性,且具有较强的抗噪音性能,这些代理能保持在稳定的精英地区且取得了最佳收益.实验结果表明:所提出的CCAEMR算法在解决大规模和不确定复杂噪音数据的属性约简时具有更好的效率和适用性.
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- 关键词：属性约简
- 基于Hadoop集群的大规模Web信息提取方法及系统
- 针对单一节点不能胜任大规模Web信息提取需求的问题，本申请公开了一种基于Hadoop集群的大规模Web信息提取方法及系统，汇聚处理节点根据设定提取条件提取待查询网站种子，根据各查询节点的处理能力进行负载均衡分割，并向各查...
- 施佺马松玉邵叶秦施振佺丁卫平徐露李冬冬
- 一种基于粗糙集神经网络的眼底视网膜血管图像分割方法
- 本发明提供了一种用于眼底视网膜血管图像分割的粗糙集神经网络方法，包括如下步骤：S10图像预处理，获得基于粗糙集增强眼底视网膜血管图像；S20构建U‑net神经网络模型；S30利用粒子群优化算法(PSO)对所述U‑net神...
- 丁卫平孙颖鞠恒荣张毅冯志豪李铭万杰曹金鑫
- 基于Spark的证据邻域粗糙并行分类高效算法被引量：4
- 2021年
- 传统邻域分类器因良好的分类性能在分类问题中得到广泛应用。但数据规模和维度的不断增加,提高了邻域分类器的处理难度。为解决这一问题,该文基于Spark实现邻域决策错误率并行属性约简算法,删除数据中的冗余属性,减少数据间的不确定性。该算法能减少分类过程中数据计算时间,提高分类计算效率。邻域分类器在分类决策过程中采用的多数投票机制没有考虑到邻域样本的空间差异性与标签不确定性,易导致错误分类。该文在Spark框架下将D-S证据理论引入邻域分类器,并行融合整个邻域空间的证据支持信息,提出基于Spark的邻域证据并行分类算法。实验结果表明,该文提出的算法相较于传统邻域分类器,在处理大规模数据时计算时间更少、效率更高,对未分类样本的分类精度更高。
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- 关键词：属性约简D-S证据理论邻域粗糙集并行计算
- 一种基于智能储物柜的用户行为感知方法
- 本发明涉及一种基于智能储物柜的用户行为感知方法，包括以下步骤：通过储物柜的客户端和数据库对用户的用柜信息进行记录、获取所需的行为感知内容。本发明在原有的储物柜功能的基础上，能够感知用户的行为，通过储物柜系统感知层对于用户...
- 管致锦马凯王撷阳汪诚诚程学云丁卫平董家明
- 文献传递
- 基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法
- 本发明提供了一种基于相似性孪生网络的静息态功能磁共振脑龄预测方法，属于医学图像智能诊断技术领域，解决了传统脑龄预测方法中准确性和稳定性不足的技术问题。其技术方案为：包括以下步骤：S1：采集被试的功能性磁共振成像rs‑fM...
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