【摘 要】
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为能够更好地从高特征维度的DNA微阵列数据中挖掘癌症相关基因,实现对恶性肿瘤的分子分型,提出了一种基于演化超网络模型的DNA微阵列数据分类方法。演化超网络是受生物网络启
【机 构】
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重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61203308);重庆市自然科学基金(CSTC2012jjA40034);国家大学生创新创业训练计划资助项目(201210617003)~~
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为能够更好地从高特征维度的DNA微阵列数据中挖掘癌症相关基因,实现对恶性肿瘤的分子分型,提出了一种基于演化超网络模型的DNA微阵列数据分类方法。演化超网络是受生物网络启发而建立的一种认知学习模型,其学习过程非常适用于发掘基因间的相互作用。该方法采用信噪比进行基因选择,选择后的基因经归一化后用于演化超网络的学习和分类。通过急性白血病和结肠癌2种数据集进行实验,结果表明,演化超网络在分类精度方面与当前其他方法有较高的可比性。
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