| 一种微阵列数据降维新方法 |
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| 引用本文： | 王刚,张禹瑄,李颖,陈慧灵,胡玮通,秦磊.一种微阵列数据降维新方法[J].吉林大学学报(工学版),2014(5):1429-1434. |
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| 作者姓名： | 王刚 张禹瑄 李颖 陈慧灵 胡玮通 秦磊 |
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| 作者单位： | 吉林大学计算机科学与技术学院;吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室;吉林大学地球探测科学与技术学院;吉林大学通信工程学院;温州大学物理与电子信息工程学院;空军航空大学基础部实验中心 |
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| 基金项目： | 国土资源部重大专项项目(201311192);中国博士后基金项目(2013M530981);国家自然科学基金项目(61303113) |
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| 摘 要： | 提出一种二阶段并行基因选择方法(TPM),可以获得最优特征子集。针对以往算法易于陷入局部极值的不足,提出了一种模糊多种群粒子群(FMP),可以有效地扩展搜索空间。通过在leukemia、colon、breast cancer、lung carcinoma、brain cancer五个数据集上的测试,验证了本文方法不仅可以获得更优特征子集和更高的分类精度,而且可以选择尺寸更小的特征子集。本文的研究成果可为基因表达领域提供一种新的思路。
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| 关 键 词： | 计算机应用 基因选择 特征选择 微阵列 粒子群 |
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