云计算中基于进化算法的任务调度策略

任务调度是云计算的关键问题之一,它的调度策略与算法直接影响到云计算系统的性能与成本。通过研究基于粒子群算法和遗传算法的任务调度策略,提出了一种基于进化策略的PSO-CM算法。该算法通过在粒子群算法中引入遗传算法的交叉变异策略来提高粒子群算法的全局收敛效果,并且证明了PSO-CM算法是一种全局收敛算法。Matlab仿真实验表明,该算法能够达到全局收敛,且收敛速度和稳定性优于传统的调度算法。     

改进的Apriori算法在中药复方数据挖掘中的应用

利用现代信息技术,特别是数据挖掘技术,对中药方剂配伍进行发掘是中医药现代化的重要方法。数据挖掘技术是解决机器学习、模式识别、数据库技术等各种领域中的大型实际应用问题而提出的科学方法的集合。其主要目标是为了从大型数据库中高效地发现隐含在其中的知识或规律,并为人类专家的决策提供支持。在中药方剂数据库中挖掘关联规则是中医药数据挖掘领域中一个非常重要的研究课题。关联规则中最经典的关联规则提取算法是Apriori算法。其思想是利用已知的高频数据项集推导其他高频数据项集。然而在学者们Apriori算法进行关联规则的挖掘的过…     

基于改进SLNC的2D-3D医学图像配准

介绍了一种基于改进SLNC(sum of local normalized correlation,SLNC)的2D-3D医学图像配准方法。首先对CT体积数据进行三线性插值,得到各向分辨率相同的体积数据,采用光线跟踪算法对其进行数字图像重建。针对不同位置和方向的重建图像,在灰度级压缩的基础上,用改进SLNC函数评价其与X线透视图像的相似性,利用与Brent相结合的Powell优化方法,搜索出相似性最大时的投影变换参数。将此方法用于移动数字X线投影设备——Biplanar 500采集的X线透视图像与相应CT体积数据的配准实验,得到较好的2D-3D图像配准效果。     

基于整型小波变换和SPIHT的医学图像压缩

医学图像数据量大,在高效压缩的同时确保其压缩后的高保真度是医学图像压缩首要考虑的因素。使用第二代整数实现的提升格式小波变换代替原来的小波变换,保证图像的可逆性和小波特性,能够实现真正的无损压缩。实验结果表明,在此基础上完成的多集集合分裂算法(SPIHT),对医学图像的压缩更加平滑,视觉效果好,压缩效果和质量较高,提高了重构图像的PSNR。     

基于Logistic回归和XGBoost算法构建急性膝关节周围多发损伤患者围手术期深静脉血栓形成风险的预测模型

目的:基于Logistic回归和XGBoost算法构建急性膝关节周围多发损伤患者围手术期深静脉血栓形成风险的预测模型,并比较预测性能。方法:回顾性选取2017年1月—2020年6月于广州市番禺区中心医院创伤骨科治疗的急性膝关节周围多发损伤患者120例,以7∶3的比例随机分为训练集( n＝84)和测试集( ...     

串并联机器人控制HIFU的插补算法的研究

针对高强度聚焦超声串并联机器人的硬件结构特点，插补算法采取了粗插补和精插补相结合的两级模式。为满足电机轴动态性能限制条件，同时采用了插补前加减速和插补后加减速的方法，并给出了插补算法的具体实现步骤。     

含区间数据Gamma分布的参数估计

目的 建立含区间数据Gamma分布的参数估计方法，并用于SARS潜伏期的推算。方法 采用EM算法构造出求解含区间数据Gamma分布参数极大似然估计的迭代公式，并应用于SARS潜伏期分布的拟合。结果 基于EM算法的极大似然估计方法可以计算出含区间数据Gamma分布的两个参数，从而得到均值估计。同时，还可以根据极大似然估计的渐近性质，计算出估计量的标准误及各参数的置信区间。用于中国内地SARS爆发资料分析，发现SARS潜伏期服从Gamma(2．1，2．33)分布；潜伏期均值和方差的极大似然估计值分别为4．89天(95％CI4．43～5．35)和11．40天^2；95％的病人感染SARS-CoV后将在11．42天内发病。结论 基于EM算法的极大似然估计方法对于含区间数据Gamma分布参数的估计是强健的。可以用于含区间数据SARS潜伏期的精确估计。     

XGBoost算法在二分类非平衡高维数据分析中的应用

目的 探讨XGBoost算法在二分类高维非平衡数据中的分类判别效果.方法 通过模拟实验及真实代谢组学数据分析,对XGBoost、随机森林、支持向量机、随机欠采样以及随机梯度提升树共五种方法进行比较.结果 模拟实验显示,XGBoost算法在数据非平衡较明显时,在各种实验条件下均优于或不劣于其他四种算法,在数据类别趋于平衡...     

病例组合的统计分类——医疗卫生管理的一项基础研究

目的：论证病例组合的统计分类是医疗卫生管理的一项基础研究。方法：从病例组合的定义、应用范围、历史回顾到具体的统计方法，论述进行该项研究的重要意义。结果：４万病例的ＡＩＤ分类预实验，形成了１３２个病例组合。结论：病例组合研究必要且可行     

含有缺失机制的多元纵向数据分析

目的本文旨在对含有不可忽略缺失机制的多元纵向数据建立一个适当的统计模型。方法对纵向数据建立含有潜在变量的线性混合模型;由于潜在变量在本文中代表治疗效果,而且随着时间变化在不断改进,所以本文用一阶的马氏链来反应潜在变量之间的这种联系;引入logistic回归模型来描述数据的缺失机制。最后利用EM算法对参数进行估计,并且给出了数据的模拟结果。结果从模拟的结果可以看出,参数的96%置信区间包含了待估计参数的真值。结论本文所提出的方法对于估计类似数据的参数具有一定的有效性,相对于传统方法,适用性更广泛,且大大简化了计算的工作量。