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基于输出不一致测度的极限学习机集成的基因表达数据分类
被引量：
41
1
作者
陆慧娟
安春霖
+2 位作者
马小平
郑恩辉
杨小兵
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期341-348,共8页
选择性集成学习已经成为分析基因表达数据、获取生物学信息的有力工具.为了更好地挖掘基因表达数据,利用极限学习机的集成,克服单个ELM用于数据分类时性能欠稳定的缺点,文中提出了一种基于输出不一致测度的ELM相异性集成算法(D-D-ELM)....
选择性集成学习已经成为分析基因表达数据、获取生物学信息的有力工具.为了更好地挖掘基因表达数据,利用极限学习机的集成,克服单个ELM用于数据分类时性能欠稳定的缺点,文中提出了一种基于输出不一致测度的ELM相异性集成算法(D-D-ELM).算法首先以输出不一致测度为标准对多个ELM模型进行相异性判断,其次根据ELM的平均分类精度剔除掉相应的模型,最后对筛选后的分类模型用多数投票法进行集成.算法被运用到Breast、Leukemia、Colon、Heart基因表达数据上,并通过理论和实验得到验证.实验结果的统计学分析表明D-D-ELM能够以更少的模型数量达到较稳定的分类精度.
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关键词
极限学习机
基因表达数据
集成算法
输出不一致测度
分类
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职称材料
题名
基于输出不一致测度的极限学习机集成的基因表达数据分类
被引量：
41
1
作者
陆慧娟
安春霖
马小平
郑恩辉
杨小兵
机构
中国矿业大学信息与电气工程学院
中国计量学院信息工程学院
中国计量学院机电工程学院
出处
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第2期341-348,共8页
基金
国家自然科学基金(61272315
60842009
+3 种基金
60905034)
浙江省自然科学基金(Y1110342
Y1080950)
浙江大学包氏留学基金资助~~
文摘
选择性集成学习已经成为分析基因表达数据、获取生物学信息的有力工具.为了更好地挖掘基因表达数据,利用极限学习机的集成,克服单个ELM用于数据分类时性能欠稳定的缺点,文中提出了一种基于输出不一致测度的ELM相异性集成算法(D-D-ELM).算法首先以输出不一致测度为标准对多个ELM模型进行相异性判断,其次根据ELM的平均分类精度剔除掉相应的模型,最后对筛选后的分类模型用多数投票法进行集成.算法被运用到Breast、Leukemia、Colon、Heart基因表达数据上,并通过理论和实验得到验证.实验结果的统计学分析表明D-D-ELM能够以更少的模型数量达到较稳定的分类精度.
关键词
极限学习机
基因表达数据
集成算法
输出不一致测度
分类
Keywords
extreme learning machine
gene expression data
ensemble algorithm
disagreement measure
classification
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于输出不一致测度的极限学习机集成的基因表达数据分类
陆慧娟
安春霖
马小平
郑恩辉
杨小兵
《计算机学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
41
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参考文献
引证文献
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