王伟
- 作品数：12 被引量：127H指数：7
- 供职机构：兰州交通大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金甘肃省自然科学基金兰州市科技发展计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理电子电信天文地球更多>>
- Rossler系统的比例微分控制被引量：2
- 2008年
- 采用比例微分控制器(PDC)实现Rossler系统的混沌控制.给出了混沌系统的控制结果.tong-guo理论分析和数值仿真表明:这种控制方法可以实现混沌控制的2个目标,即稳定系统中的不稳定周期轨道和产生新的稳定动力学行为.
- 王伟张秋富
- 关键词：混沌控制ROSSLER系统
- 山字脊波导传输特性分析被引量：6
- 2008年
- 运用有限差分法在Matlab环境中分析了山字脊波导传输特性,给出了山字脊波导的主模截止波长、单模带宽和场结构,发现山字脊波导可以进一步实现波导小型化.
- 韩国军王伟张黎明
- 关键词：亥姆霍兹方程有限差分截止波长单模带宽
- 一种改进的SVM算法在乳腺癌诊断方面的应用被引量：15
- 2017年
- 针对计算机辅助诊断(CAD)技术在乳腺癌疾病诊断准确率的优化问题,提出了一种基于随机森林模型下Gini指标特征加权的支持向量机方法(RFG-SVM)。该方法利用了随机森林模型下的Gini指数衡量各个特征对分类结果的重要性,构造具有加权特征向量核函数的支持向量机,并在乳腺癌疾病诊断方面加以应用。经理论分析和实验数据验证,相比于传统的支持向量机(SVM),该方法提升了分类预测的性能,其结果与最新的方法相比也具有一定的竞争力,而且在医疗诊断应用方面更具优势。
- 吴辰文李长生王伟梁靖涵闫光辉
- 关键词：支持向量机特征加权计算机辅助诊断
- 一种结合随机森林和邻域粗糙集的特征选择方法被引量：10
- 2017年
- 针对肿瘤基因数据具有高维小样本的特性,为了提高传统基因分类方法的正确率,提出一种结合随机森林和邻域粗糙集的特征基因选择方法(Random Forest and Neighborhood Rough Set,RFNRS).该方法首先利用Relief算法,对原始的肿瘤基因数据进行权重选择,去除权重较低的特征子集;接着引入基于随机森林的封装式特征选择算法(Random Forest Wrapper Feature Select,RFWFS),以模型准确率作为评判准则,筛选特征子集;然后引入邻域粗糙集针对连续性的特征子集进行寻优处理;最后利用多个经典分类算法处理特征子集.经实验结果表明,该方法不仅在肿瘤基因特征子集的选择上具有良好的性能,同时在算法的分类性能上也有所提高.
- 吴辰文王伟李长生梁靖涵闫光辉
- 关键词：RELIEF算法邻域粗糙集
- 基于自适应滤波的快速广义模糊C均值聚类图像分割被引量：8
- 2018年
- 快速广义模糊C均值聚类(FGFCM)在对高噪声图像进行聚类分割时,噪声容易导致聚类中心发生偏移,影响图像分割结果.为此,文中提出基于自适应滤波的快速广义模糊C均值聚类算法,用于图像分割.首先根据非局部像素的噪声概率自适应确定参数平衡因子,更准确地反映图像包含的空间结构信息.然后利用该平衡因子有效结合FGFCM中的线性加权和滤波图像与原始图像的中值滤波图像,由于得到的自适应滤波图像根据图像中像素为噪声的概率自适应确定滤波程度,因此可以提高算法对噪声的动态抑制能力.实验表明,相比模糊C均值聚类和FGFCM,文中算法在对噪声含量较高的图像进行聚类分割时,可以得到更准确的结果.
- 王小鹏张永芳王伟文昊天
- 关键词：模糊C均值聚类图像分割自适应滤波图像噪声
- 形态学边缘检测和区域生长相结合的遥感图像水体分割被引量：15
- 2019年
- 遥感图像水体区域中因水体自身流动和波动等因素造成图像噪声,利用传统方法直接分割水体容易导致分割精度较低。为此,利用遥感图像中水体区域具有连通性强以及像素灰度值相近等特点,提出了一种利用多结构元素形态学重构边缘检测结合区域生长实现遥感图像水体分割的方法。首先将遥感图像转化为灰度图像,运用多结构元素形态学重构边缘检测,在去除噪声的同时增强水体边缘,保持水体区域边缘的较准确定位;然后利用灰度直方图自动选取种子点,确定水体区域灰度范围,利用该灰度范围内像素的均值和方差、种子点及已生长区域灰度特性作为生长准则,实现对水体区域的分割。实验结果表明,该方法能够对因水体扰动等因素导致的噪声图像进行有效分割,且水体区域分割精度较高。
- 王小鹏文昊天王伟马鹏王阳萍
- 关键词：遥感图像形态学边缘检测图像分割
- 一种顺序响应的随机森林:变量预测和选择被引量：6
- 2017年
- 利用随机森林法(RF)进行分类和回归,在过去被广泛地研究,然而在基于顺序响应的情况下并没有标准的方法.在随机森林(RF)的基础上通过广泛的研究,对条件推理树进行探索,以探讨结合顺序信息是否改善预测性能或提高变量选择的效果.本文提出的两种置换变量的重要性预测方法 RPS-VIM和MAE-VIM经过实验验证是优化的方法,它替代目前存在的内置变量重要性测量方法 ER-VIM和MSE-VIM.基于真实数据的结果表明在某些设置中,有序回归树中使用RPS-VIM和MAEVIM顺序响应的组合,预测的排名可以得到改善,并且预测精度优于原始的基于分类树的随机森林.
- 吴辰文梁靖涵王伟李长生
- 信息熵特征加权核函数的SVM数据分类方法被引量：9
- 2017年
- 核函数及其参数的选择和优化与所分析数据的分布情况密切相关,同一数据经不同核函数映射或者同一核函数映射数据的不同特征子集都会获得不同的数据类群分度.现针对单一核函数在同一数据的不同特征子集上具有不同的预测识别效果的问题,结合信息熵理论,提出一种基于信息熵特征加权核函数的SVM数据分类方法,以避免核函数设计的盲目性及局部最优等非线性优化问题的同时提高算法的分类精度.经实验验证,基于信息熵特征加权核函数的SVM算法的识别结果与同类判别算法的识别结果相比,其分类准确率较高,稳定性和泛化性相对更好.
- 李长生吴辰文梁靖涵王伟
- 关键词：核函数信息熵特征加权
- 基于椭圆结构元素的自适应形态学运算方法被引量：4
- 2021年
- 传统形态学使用固定结构元素对图像进行形态学运算时,容易使图像边缘属性发生改变的。首先计算图像的线性结构张量;然后得到线性结构张量的特征值和特征向量,以此特征确定椭圆结构元素的长短半轴以及方向;最后在构造椭圆结构元素的基础上,定义相应的自适应形态学膨胀和腐蚀以及开闭运算。实验结果表明:利用椭圆结构元素的自适应形态学运算相比传统形态学运算和其他自适应形态学运算,具有较高的边缘保持特性和抗噪性能,梯度幅值相似性偏差和失真较小。
- 文昊天王小鹏杨文婷王伟
- 基于递归特征消除方法的随机森林算法被引量：44
- 2017年
- 基于随机森林算法中的相关预测因子进行变量选择,在高维回归或分类框架中,变量选择是一项艰巨的任务,甚至在高度相关的预测中变得更加具有挑战性,文章提供了在回归模型上置换重要性测量的理论研究,这使我们能够描述相关性预测和排名的重要性之间的影响。相比于原始随机森林算法使用重要性排名做变量选择,研究结果使用了递归特征消除(RFE)方法做变量选择。通过实验证明了RFE-RF方法对机器学习算法的正确预测有很大的帮助。
- 吴辰文梁靖涵王伟李长生
- 关键词：递归
