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陈俊颖

作品数：2 被引量：3H指数：1
供职机构：中国计量大学更多>>
发文基金：国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 2篇自动化与计算...

主题

  • 2篇基因表达
  • 2篇基因表达数据
  • 1篇特征选择算法
  • 1篇降维
  • 1篇RELIEF...
  • 1篇RELIEF...

机构

  • 2篇中国计量大学

作者

  • 2篇陈俊颖
  • 1篇叶敏超
  • 1篇陆慧娟
  • 1篇严珂

传媒

  • 1篇中国计量大学...

年份

  • 1篇2018
  • 1篇2017
共 2 条 记 录，以下是 1-2
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排序方式：
ReliefF和APSO混合降维算法研究被引量：2
2017年
降维与分类一直是机器学习的研究热点,在很多领域有着成功的应用.针对基因数据分类存在特征维数过高、冗余数据和高噪声等问题,现提出一种基于Relief F和自适应粒子群(APSO)优化的混合降维算法.即先通过Relief F和APSO算法选择特征子集,然后使用超限学习机作为评价函数对基因数据进行分类,最后通过循环迭代得到最优的分类精度.实验证明,混合降维算法与已有的算法相比分类精度更高、更稳定,它适用于基因表达数据降维.
陈俊颖陆慧娟严珂叶敏超
关键词：RELIEFF算法降维基因表达数据
特征选择算法在基因表达数据分类中的应用
在DNA微阵列研究领域，通过生物芯片技术对基因表达数据进行获取的过程中，一般都存在着基因表达的偏差。基因检测价格昂贵导致了实验个体数量偏少，然而每个人检测的基因数量却是万级的，当然其中包含了大量对分类无关的基因，基因之间...
陈俊颖
关键词：基因表达数据特征选择算法
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