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基于单调邻域粗糙集的特征基因提取
引用本文:宋艳佩,李一喆,李超,吴万涛. 基于单调邻域粗糙集的特征基因提取[J]. 数字社区&智能家居, 2011, 0(19)
作者姓名:宋艳佩  李一喆  李超  吴万涛
作者单位:河南师范大学计算机与信息技术学院;
摘    要:为了避免连续数据离散化处理时造成的信息损失,降低样本属性邻域求解的复杂度,提高特征基因提取的效率。该文在单调度量空间上,提出了一种基于单调邻域粗糙集的特征基因提取方法。并在两个标准的基因表达数据上进行了实验,结果证明该方法是有效可行的。

关 键 词:粗糙集  单调邻域  特征基因  属性约简  

The Extract of Feature Gene Based on Monotonicity Neighborhood Rough Set
SONG Yan-pei,LI Yi-zhe,LI Chao,WU Wan-tao. The Extract of Feature Gene Based on Monotonicity Neighborhood Rough Set[J]. Digital Community & Smart Home, 2011, 0(19)
Authors:SONG Yan-pei  LI Yi-zhe  LI Chao  WU Wan-tao
Affiliation:SONG Yan-pei,LI Yi-zhe,LI Chao,WU Wan-tao(College of Computer and Information Technology,Henan Normal University,Xinxiang 453007,China)
Abstract:In order to avoid the information losing when dispersing serial data,Lower complexity of sample attribute solving neighborhood,improve the efficiency of extracting characteristics gene.In this paper,on the monotonicity metric space,proposes a gene extraction method based on montonicity neighborhood rough set.And experiments it on the two standard gene expression data,the result proves that the method is effective and feasible.
Keywords:rough set  monotonicity neighborhood  characteristics gene  attribute reduction  
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