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基于词相似性与CRP的主题模型被引量：8: 2010年; 主题模型能提取隐含在文档中的主题,使文档可按主题进行归约、分类和检索,成为信息分类和检索领域的研究热点.针对LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题模型不能自动确定主题数目的问题,提出一种结合词相似性与CRP(Chinese Restaurant Process)的隐主题模型,可自适应地动态更新主题内容,确定合理的主题数目.同时提出一种在动态更新主题数时超参数设置方法.在中医临床诊疗数据的实验中,获得领域专家解释性较好的分析结果.; 张小平周雪忠黄厚宽冯奇陈世波; 关键词：主题模型

POMDP基于点的值迭代算法中一种信念选择方法被引量：3: 2009年; 部分可观察马尔可夫决策过程(POMDP)是描述不确定环境下进行决策的数学模型.基于点的值迭代算法是求解POMDP问题的一类近似解法.针对基于点的算法中信念选择这一关键问题,提出了一种基于熵的信念选择方法(EBBS).EBBS算法通过计算可以转移到的信念点的不确定性,选择熵较小且到当前信念点集距离大于一定阈值的信念点扩充信念点集合.实验结果表明,通过熵选择信念点的值迭代算法只需要在较少数量的信念点上进行值迭代操作就能得到预期的折扣报酬.; 冯奇周雪忠黄厚宽张小平; 关键词：POMDP 不确定性

部分可观察马尔科夫决策过程优化不稳定型心绞痛中西医结合临床治疗方案的建模方法与验证研究被引量：12: 2020年; 背景部分可观察马尔科夫决策过程(POMDP)是一种解决序列决策问题的数学算法,在医学领域中常应用于复杂治疗方案的动态优化。其在不稳定型心绞痛(UA)中西医结合临床治疗方案优化中的应用已进行了初步尝试。目的详细描述POMDP在UA中西医结合临床治疗方案优化过程中的建模方法并对模型的可靠性做出初步验证。方法收集中国中医科学院西苑医院、中国中医科学院广安门医院、中日友好医院、北京市中医院、通州区中医院、东直门医院、怀柔中医医院、北京大学人民医院2008-2010年2212例UA患者结构化住院病历111060条记录。将UA证候要素类型为气虚、血瘀的患者随机分为测试组732例和验证组732例,对测试组患者应用POMDP得出一组最优治疗方案的核心处方,在验证组患者中筛选符合方案的患者(作为优化组),与不符合方案的患者(作为对照组)进行血瘀证积分、远期终点事件(主要终点事件包括心血管死亡、非致命性心肌梗死、血运重建术,次要终点事件包括脑卒中、因急性冠脉综合征再住院、心功能不全、其他血栓并发症)发生情况的比较,验证方案的临床疗效。结果气虚优化组(n=152)、血瘀优化组(n=127)患者血瘀证积分降分分别为(5.29±2.64)、(4.87±3.04)分,均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。气虚优化组、血瘀优化组远期终点事件发生率分别为16.4%(25/152)、12.6%(16/127),与对照组比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论POMDP可以实现UA中西医结合临床治疗方案的优化,模型经验证较为稳定可靠,可尝试为其他疾病临床方案的制定提供更为细化、深入的优化方案。; 冯妍冯奇王以新邱禹周雪忠徐浩; 关键词：冠心病

基于KL距离的TAN分类器判别性学习方法被引量：9: 2008年; 树增强朴素贝叶斯(TAN)分类器在模型的复杂性和分类精度之间实现较好折衷,成为当前分类器学习的一个研究热点.为了提高 TAN 分类器的分类准确率,本文提出一种基于 KL 距离的 TAN 分类器判别性学习方法.首先用 EAR 方法学习 TAN 分类器的结构,然后用基于 KL 距离的目标函数优化 TAN 的参数.在标准数据集上的实验结果表明,用该方法学习的 TAN 分类器具有较高的分类精度.; 冯奇田凤占黄厚宽; 关键词：KL距离 EAR

一种改进的LDA主题模型被引量：47: 2010年; 由于文档中的词符合幂律分布,使得LDA模型的主题分布向高频词倾斜,导致能够代表主题的多数词被少量的高频词淹没使得主题表达能力降低.通过一种高斯函数对特征词加权,改进LDA主题模型的主题分布.实验显示加权LDA模型获得的主题间的相关性以及复杂度(Perplexity)值都降低,说明改进模型在主题表达和预测性能方面都有所提高.; 张小平周雪忠黄厚宽冯奇陈世波焦宏官; 关键词：LDA

POMDP近似解法研究及在中医诊疗方案优化中的应用: 序贯决策是人类在生产和生活中时刻都会遇到的问题,也是人工智能和控制领域的热点研究内容。部分可观察马尔可夫决策过程(Partially Observable MarkovDecision Process,POMDP)是一种...; 冯奇; 关键词：序贯决策马尔可夫决策过程

SHP-VI:一种基于最短哈密顿通路的POMDP值迭代算法被引量：1: 2011年; 基于试探(trial-based)的值迭代算法是求解部分可观察Markov决策过程(partially observable Markov decision process,POMDP)模型的一类有效算法,其中FSVI算法是目前最快的算法之一.然而对于较大规模的POMDP问题,FSVI计算MDP值函数的时间是不容忽视的.提出一种基于最短哈密顿通路(shortest Hamiltonian path)的值迭代算法(shortest Hamiltonian path-based value iteration,SHP-VI).该方法用求解最短哈密顿通路问题的蚁群算法计算一条最优信念状态轨迹,然后在这些信念状态上反向更新值函数.通过与FSVI算法的实验比较,结果表明SHP-VI算法很大程度地提高了基于试探的算法计算信念状态轨迹的效率.; 冯奇周雪忠黄厚宽张小平

基于KL距离的TAN分类器判别性学习方法: 分类是机器学习、数据挖掘和模式识别领域中的一个重要研究方向。Bayesian分类器建立在Bayes统计和Bayesian网络方法的基础上，是一种最优分类器模型。常见的贝叶斯分类器模型有NB(Naive Bayes)分类器...; 冯奇田凤占黄厚宽; 关键词：分类器数据挖掘贝叶斯; 文献传递

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