基于功能磁共振成像的人脑效应连接网络识别方法综述

人脑效应连接网络刻画了脑区间神经活动的因果效应. 对不同人群的脑效应连接网络进行研究不仅能为神经精神疾病病理机制的理解提供新视角, 而且能为疾病的早期诊断和治疗评价提供新的脑网络影像学标记, 具有十分重要的理论意义和应用价值. 利用计算方法从功能磁共振成像(Functional magnetic resonance imaging, fMRI)数据中识别脑效应连接网络是目前人脑连接组学中一项重要的研究课题. 本文首先概括了从fMRI数据中进行脑效应连接网络识别的主要流程, 说明了其中的主要步骤和方法; 然后, 给出了一种脑效应连接网络识别方法的分类体系, 并对其中一些代表性的识别算法进行了阐述; 最后, 通过对该领域挑战性问题的分析, 预测了脑效应连接网络识别未来的研究方向, 以期对相关研究提供一定的参考.     

蛋白质相互作用网络功能模块检测的研究综述

蛋白质相互作用（Protein-protein interaction,PPI）网络是生命活动中一种极其重要的生物分子关系网络,利用计算方法从PPI网络中检测功能模块是目前生物信息学中一项重要的研究课题. 本文首先总结了功能模块检测过程的基本流程,说明了预处理和后处理的作用;其次,提出了一种模块检测方法的分类体系,并对其中一些代表性的检测算法进行了阐述;再次,给出了模块检测常用的数据库、评价指标和相关软件工具,并通过实验对代表性算法进行了性能对比. 最后,通过对该领域挑战性问题的分析预测了模块检测未来的研究方向,以期对相关研究提供一定的参考.     

基于蚁群聚集信息素的半监督文本分类算法

半监督文本分类中已标记数据与未标记数据分布不一致,可能导致分类器性能较低。为此,提出一种利用蚁群聚集信息素浓度的半监督文本分类算法。将聚集信息素与传统的文本相似度计算相融合,利用Top-k策略选取出未标记蚂蚁可能归属的种群,依据判断规则判定未标记蚂蚁的置信度,采用随机选择策略,把置信度高的未标记蚂蚁加入到对其最有吸引力的训练种群中。在标准数据集上与朴素贝叶斯算法和EM算法进行对比实验,结果表明,该算法在精确率、召回率以及F1度量方面都取得了更好的效果。     

基于特征选择技术的情感词权重计算

在文本情感分析中,情感词典的构建至关重要,然而目前这方面的研究大多集中在简单的词语极性判别上,有关情感词的权重赋值研究较少,且已有的权重赋值方法基本上都需要人工辅助来选取基准词,这给实际应用带来很大的困难. 针对此问题,提出了一种自动的基于特征选择技术的情感词权重计算方法. 首先提出了词语情感权重与文本情感倾向的相关假设;然后针对情感分类,结合二元分类的特性改进了信息增益( information gain, IG)和卡方统计量( chi-square,CHI) ,将特征选择技术应用于情感词权重计算. 实验结果表明:将计算所得的带情感权重的情感词库用于文本情感分类能够提升分类精度.     

基于类别加权和方差统计的特征选择方法

为提高不均衡文本分类的准确率和稳定性,提出了一种基于类别加权和方差统计的联合特征选择方法.首先,基于类别文档数大小对特征选择的影响,给出了一种类别加权策略以强化小类别的特征;其次,在探究特征类别区分能力的基础上,设计了类别方差统计策略来凸显含有丰富类别信息的特征;最后,将2种策略相融合,实现了一种联合特征选择的新算法.在Reuters-21578和复旦大学语料这2个不均衡语料上的实验都表明:该算法有效,特别是在小类别的分类效果上远远好于IG、CHI和DFICF等流行的通用算法.     

基于混沌优化和网格筛选策略的多目标分布估计算法

为了解决多目标分布估计算法中进化速度慢、解精度和分布不佳等问题,提出一种基于混沌优化和网格筛选策略的多目标分布估计算法.该算法首先利用混沌模型进行种群的初始化,以获得较理想的初始化结果;然后运用混沌的局部优化策略对每代产生的非支配个体进行寻优,加速种群向Pareto最优前沿的逼近;最后利用简单的网格筛选策略保持个体的均匀分布,从而增强精英种群的多样性.3种评价标准在8个测试问题上的实验表明:与目前最具代表性的RM-MEDA算法相比,该算法不仅在接近真实的最优前沿和保持种群的多样性方面具有一定优势,而且在进化速度上也有较大提高.     

基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法

针对文档级情感分类的准确率低于普通文本分类的问题,提出一种基于知识语义权重特征的朴素贝叶斯情感分类算法.首先,通过特征选择的方法,对情感词典中的词进行重要度评分并赋予不同权重.然后,基于词典极性的分布信息与文档情感分类的相关性,将情感词的语义权重特征融合到朴素贝叶斯分类中,实现了新算法.在标准中文数据集上的实验结果表明,提出的算法在准确率、召回率和F1测度值上都优于已有的一些算法.     

浅谈随机决策树

该文介绍了随机决策树分类模型及如何启发式选择随机决策树的深度及棵树,通过实验证明了该算法的有效性和高效性。     

基于链模型和粒子群的贝叶斯网结构学习算法

为提高学习贝叶斯网络结构的效率,提出一种基于链模型和粒子群的学习算法。利用包含贝叶斯网节点间因果关系信息的规则链模型来衡量拓扑序列的优劣,提高搜索的拓扑序列的质量,为粒子位置可选择的优化算法加上动态权重系数,平衡全局搜索和局部搜索,提高算法的搜索能力。实验结果表明,与I-ACO-B算法相比,该算法不仅能获得更好的解,且收敛速度也有一定的提高。     

基于香味素诱导及道路分级的OPP问题的蚁群算法

为解决传统蚁群算法在求解最优路径问题(optimal path problems,OPP)时,搜索效率不高、最优解质量偏低的问题,提出了一种基于香味素诱导和道路分级的蚁群算法.该算法首先通过模拟食物源(目的地点)散发出的一种吸引蚂蚁不断向其靠近的香味素,使蚂蚁的搜索具有指向性;然后根据拥堵系数将路网中的道路分为不同的等级,并结合动态的分级策略防止算法陷入早熟.实验结果表明:本文算法比传统蚁群算法在最优解的质量及稳定性方面具有一定的优势.