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本文针对高维生物数据特征提出了一种融合T-Rank和Softmax的特征提取算法。该方法比传统特征提取方法在处理高维生物数据更加有效,不仅提取的特征个数较少,而且计算速度快。利用算法本文对高维银屑病基因表达谱数据进行了研究,得到了分类准确率较高的疾病诊断模型。
一种融合T-Rank和Softmax的特征提取算法研究
【摘 要】
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本文针对高维生物数据特征提出了一种融合T-Rank和Softmax的特征提取算法。该方法比传统特征提取方法在处理高维生物数据更加有效,不仅提取的特征个数较少,而且计算速度快。
【机 构】
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湖北工业大学电气与电子工程学院,湖北工业大学经济与管理学院,湖北工业大学理学院
【出 处】
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建模与仿真
【发表日期】
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2016年4期
【基金项目】
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教育部人文社科青年基金(13YJC790105),湖北工业大学博士科研启动基金(BSQD13050),湖北工业大学基金项目(2015SW0204)资助
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