【摘 要】
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针对KMeans-GCSI-MBPSO-ELM方法中冗余基因去除时会出现的＂误删除＂现象,提出一种改进的基于先验信息和微粒群算法（particle swarm optimization,PSO）的基因选择方法（I-KGME）.在充分
【机 构】
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江苏科技大学计算机科学与工程学院,江苏大学计算机科学与通信工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFC086600);江苏省六大人才高峰人才计划项目(2015-DZXX-24);江苏省“333高层次人才培养工程”项目((2016)III-0845)
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针对KMeans-GCSI-MBPSO-ELM方法中冗余基因去除时会出现的＂误删除＂现象,提出一种改进的基于先验信息和微粒群算法（particle swarm optimization,PSO）的基因选择方法（I-KGME）.在充分考虑基因类别灵敏度（gene-to-class sensitivity,GCS）信息的基础上,利用二进制PSO耦合GCS信息和K-均值聚类算法进行基因选择,并通过二进制PSO算法实现优化.该类方法能够获取低冗余、高预测性的基因子集,并在多个基因表达谱数据上获得了优于经典基因选择
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