任清安
- 作品数：4 被引量：1H指数：1
- 供职机构：四川大学数学学院更多>>
- 相关领域：生物学理学电子电信金属学及工艺更多>>
- 基因预测中外显子分值的转化
- 基因预测在基因组研究中受到越来越多的关注，实际上这个问题就是要用计算的方法在未注释的基因组上精确的指出在DNA序列上的转录，翻译和RNA的剪切，使人们清楚的知道在基因组上编码蛋白质的区域和非编码蛋白质的区域，特别是越来越...
- 任清安
- 关键词：基因预测非参数估计基因组
- 文献传递
- 基因预测中外显子分值的转化被引量：1
- 2006年
- 多数基因预测算法都会给出预测外显子的分值,但这些分值大多没有意义,很难给使用者带来有用的信息.作者以基因预测程序Fgenes为例,分别用4种方法将外显子的分值转换成概率分值,通过计算机模拟,4种方法都取得了良好的效果,其中以局部多项式估计效果最好.
- 任清安翁洋朱允民
- 关键词：基因预测非参数估计
- 基于自适应SVM决策树的焊缝缺陷类型识别
- 2010年
- 针对传统X射线焊缝缺陷检测方法普遍存在分类识别精度不高的问题,提出了一种基于分离程度的自适应SVM决策树算法。首先对滤波后的X-Ray焊缝缺陷图像进行数学形态学重建,然后根据分离程度,每次将分离程度最大的缺陷类别首先分离出来,构造自适应二叉树的SVM分类器,从而达到了减小二叉树的累积误差,得到了分类性能优良的的SVM决策树,并用其对X-Ray焊缝缺陷图像进行分类识别。实验结果表明,该算法取得了好的分类精度和识别效果。
- 李坤文斌任清安罗爱民
- 关键词：支持向量机数学形态学
- 基于分离程度的二叉树的多类SVM在焊接缺陷分类和识别中的应用
- 2010年
- 提出了基于分离程度的SVM决策树的焊缝缺陷分类识别方法.首先对X射线焊缝图像进行缺陷特征提取,然后结合聚类的思想,定义了分离程度,每次将分离程度最大的缺陷类分离出来,成功解决了传统欧氏距离不能处理的类交叉分类情况,得到了累积误差更小的决策树.将基于分离程度的二叉树的多类SVM算法运用于X射线焊接缺陷图像的分类识别,通过计算机仿真,表明该方法比其它SVM多分类算法在分类精度和识别效果方面有明显的提高.
- 李坤任清安文斌罗爱民
- 关键词：支持向量机
