基于衰老视角的3种常见慢病共有机制与中药发现 被引量：1

1

作者 崔春利 闫浩晨 +2 位作者 王敏 王川 孙继佳 《西安交通大学学报(医学版)》 北大核心 2025年第1期101-111,共11页

目的 通过生物信息学分析、机器学习算法和分子对接等方法和技术探讨非酒精性脂肪肝(NAFLD)、2型糖尿病(T2DM)和动脉粥样硬化(AS)3种常见慢病和衰老基因相关的共有机制和潜在治疗药物。方法 从AgingAtlas、CellAge、GenAge和MSigDB等数... 目的 通过生物信息学分析、机器学习算法和分子对接等方法和技术探讨非酒精性脂肪肝(NAFLD)、2型糖尿病(T2DM)和动脉粥样硬化(AS)3种常见慢病和衰老基因相关的共有机制和潜在治疗药物。方法 从AgingAtlas、CellAge、GenAge和MSigDB等数据库中收集和整理与衰老相关的基因。将从CTD、DisGeNET、GeneCards、OMIM、PharmGKB和TTD等数据库中获得与NAFLD、T2DM、AS相关的基因和基于GEO差异基因分析得到的基因集取交集后,得到这3种常见慢性疾病的相关疾病基因集。利用clusterProfiler包对衰老基因集、3种疾病相关基因集进行KEGG通路富集分析并取交集。将筛选得到的KEGG通路上的富集基因合并后,导入STRING数据库并构建PPI网络,利用MCODE工具分析得到PPI网络中的核心子模块,计算其中每个节点、模块的重要值Nim和Cim。同时,采用Lasso回归模型、Boruta算法以及随机森林模型等3种机器学习模型进行特征基因筛选。利用HIT2.0数据库查找关键特征基因相关的靶向中药小分子。利用SwissADME和ADMETlab 3.0在线系统对小分子进行ADMET评价和分析。利用分子对接方法对关键作用靶点和筛选到的小分子进行对接。结果 总共获得1 325、616、78、597个与衰老、NAFLD、T2DM、AS相关的基因。衰老和3种疾病的KEGG通路富集分析结果取交集后得到2条共有交集通路,共包含243个基因。构建PPI网络,3个核心子模块中Cluster 2的Cim值最高。根据特征基因筛选结果,结合PPI网络模块分析结果,找到4个与衰老相关的特征基因:CDK6、CDKN1A、MYC、PTEN。这4个靶点具有94个潜在中药小分子候选药物,其中,白藜芦醇(resveratrol, RSV)是这4个靶点共有的中药小分子。ADMET评价显示,其具有良好的成药性。PTEN靶点具有较高的Nim值,RSV与PTEN进行分子对接,显示有较好的结合稳定性。结论 从衰老的角度来看,发现了一种潜在的中药小分子RSV,它可能通过调节关键基因PTEN来预防和治疗NAFLD、T2DM和AS这3种常见的慢性疾病。 展开更多

关键词 衰老相关基因 生物信息学分析 老年慢性疾病 机器学习算法

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机器学习法筛选膝骨关节炎凋亡生物标志物及免疫浸润分析

2

作者 赵连兴 杜欣瑞 +5 位作者 马超 刘凯 孟令婷 王杏如 左媛 王建忠 《中国骨质疏松杂志》 北大核心 2025年第1期21-26,77,共7页

目的利用机器学习算法筛选膝骨关节炎中差异性凋亡相关基因(differential apoptosis-related genes,DARGs),以进一步鉴定相关生物标志物,阐释凋亡在膝骨关节炎发病机制中的作用。方法首先,通过GEO数据库下载并整合数据集GSE55235和GSE16... 目的利用机器学习算法筛选膝骨关节炎中差异性凋亡相关基因(differential apoptosis-related genes,DARGs),以进一步鉴定相关生物标志物,阐释凋亡在膝骨关节炎发病机制中的作用。方法首先,通过GEO数据库下载并整合数据集GSE55235和GSE169077的基因表达矩阵,利用R包对整合的基因表达矩阵分别进行差异分析和WGCNA分析。而后将两种分析结果与genecards数据库中获取的凋亡相关基因取交集得到DARGs,对其进行GO、KEGG和GSEA富集分析。最后,通过cytoscape中的MCODE插件筛选DARGs蛋白质间相互作用关系最紧密的模块,运用lasso算法筛选出其中hub基因生物标志物,并在骨关节炎数据集GSE178557中绘制ROC曲线进行验证,对验证效果较好的hub基因生物标志物进行Gene-miRNA-转录因子-药物调控网络构建以及免疫浸润分析。结果经筛选共得到189个DARGs,经验证集验证最终得到7个可靠的hub基因生物标志物,并预测了这些基因的miRNA的调控网络和转录因子调控网络,并获得了对hub基因生物标志物有潜在作用的药物和免疫细胞浸润分析结果。结论凋亡在膝骨关节炎发病机制中具有重要作用,7个hub基因生物标志物包括TYROBP、COL14A1、CD74、LAMA4、COL5A1、MMP13、IGFBP5可以为诊断以及深入了解膝骨关节炎机制提供有价值的线索。 展开更多

关键词 膝骨关节炎 凋亡相关基因 机器学习 免疫浸润 WGCNA lasso算法

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基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法

3

作者 宋青青 杨秋辉 +2 位作者 董兰 代声馨 赵明敏 《计算机工程与设计》 北大核心 2025年第1期237-242,共6页

为提高软件缺陷自动修复技术的修复效果,针对面向对象程序中出现概率较大的方法调用缺陷,提出一种基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法。基于深度学习构造方法调用缺陷修复模型,使用修复模型生成候选补丁并验证;若补丁无... 为提高软件缺陷自动修复技术的修复效果,针对面向对象程序中出现概率较大的方法调用缺陷,提出一种基于深度学习和遗传算法的方法调用缺陷自动修复方法。基于深度学习构造方法调用缺陷修复模型,使用修复模型生成候选补丁并验证;若补丁无效,则基于这些候选补丁,使用改进的基于遗传算法的缺陷修复方法生成候选补丁。实验结果表明,在Defects4 J数据集上,所提方法与DEAR、TBar、SequenceR和jGenProg自动化缺陷修复工具相比,缺陷修复率和补丁正确率都有提高。 展开更多

关键词 软件调试 软件缺陷自动修复 面向对象程序 方法调用缺陷 补丁生成与验证 深度学习 遗传算法

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植物单细胞基因调控网络推断研究进展

4

作者 张旭东 孙善文 《现代农业科技》 2025年第10期165-171,175,共8页

基因调控网络(gene regulatory network,GRN)推断在系统生物学中占有核心地位,近年来单细胞组学技术的飞速发展使研究者能够在单细胞分辨率下获取基因和细胞的调控信息,推动了基因调控网络的构建。基于此,综述了近年来植物单细胞基因调... 基因调控网络(gene regulatory network,GRN)推断在系统生物学中占有核心地位,近年来单细胞组学技术的飞速发展使研究者能够在单细胞分辨率下获取基因和细胞的调控信息,推动了基因调控网络的构建。基于此,综述了近年来植物单细胞基因调控网络推断方面的研究进展,介绍了基因调控网络推断的模型,包括互信息法、回归模型、贝叶斯网络、布尔网络、常微分方程和深度学习方法。此外,还探讨了部分现有方法负样本选择、模型评估方面的局限性,指出了其对调控网络建模的影响。最后对单细胞基因调控网络的未来研究方向及其在植物科学中的潜在应用进行了展望。 展开更多

关键词 基因调控网络 单细胞 网络推断算法 深度学习 研究进展

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基于单细胞RNA测序数据的基因调控网络推断算法综述

5

作者 张少强 潘镜伊 《天津师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期1-12,共12页

通过基因表达的变化可以推断基因调控网络.单细胞RNA测序(scRNA-seq)为推断细胞周期或分化等时间依赖性生物过程的基因调控网络提供了新的可能性,基于scRNA-seq数据的基因调控网络推断算法成为一个相对活跃的研究方向.本文首先对26种基... 通过基因表达的变化可以推断基因调控网络.单细胞RNA测序(scRNA-seq)为推断细胞周期或分化等时间依赖性生物过程的基因调控网络提供了新的可能性,基于scRNA-seq数据的基因调控网络推断算法成为一个相对活跃的研究方向.本文首先对26种基因调控网络推断算法进行介绍,包括3种针对批量RNA测序数据的推断算法和23种针对scRNA-seq数据的推断算法(基于布尔网络的算法2种、基于微分方程的算法3种、基于伪时序基因相关性集成策略的算法5种、基于共表达基因的算法4种、基于细胞特异性的算法3种、基于深度学习的算法6种),详细描述了每类算法的方法原理和算法优缺点,对算法进行综合比较;然后分析了推断算法比较研究的相关成果,并使用scRNA-seq数据简单评估了26种算法的性能;最后探讨当前基因调控网络推断算法面临的机遇与挑战. 展开更多

关键词 基因调控网络 单细胞RNA测序 网络推断算法 深度学习

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基于GEO数据库分析高血压肾病的差异表达基因及免疫细胞浸润 被引量：1

6

作者 王益民 苏小艺 +3 位作者 苏文革 彭伟 李焱 王怡斐 《中国免疫学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期240-246,共7页

目的:分析高血压肾病(HN)差异表达基因(DEGs)及免疫细胞浸润模式。方法:从GEO数据库中下载HN和健康人肾小管间质组织样本基因芯片数据集,使用R软件分析得到DEGs,并利用Metascape在线分析平台进行DEGs的功能富集分析,通过LASSO、SVM-RFE... 目的:分析高血压肾病(HN)差异表达基因(DEGs)及免疫细胞浸润模式。方法:从GEO数据库中下载HN和健康人肾小管间质组织样本基因芯片数据集,使用R软件分析得到DEGs,并利用Metascape在线分析平台进行DEGs的功能富集分析,通过LASSO、SVM-RFE和RF三种机器学习算法筛选特征基因并验证诊断价值,最后利用CIBERSORT算法进行免疫细胞浸润分析。结果:共获得277个DEGs,功能富集分析发现其与先天免疫反应、体液免疫反应、对细胞因子的反应等多种免疫相关过程有关。机器学习算法共获得3个特征基因,分别为CISH、GADD45A和ZFP36,均具有良好的诊断价值,免疫细胞浸润分析发现调节性T细胞和M1巨噬细胞浸润较多,并且多种免疫细胞之间具有相关性。结论:HN的发病机制可能与多种免疫相关过程有关,调节性T细胞和M1巨噬细胞可能在HN的发病机制中发挥关键作用,CISH、GADD45A和ZFP36是HN潜在的诊断标志物。 展开更多

关键词 高血压肾病 差异表达基因 机器学习算法 诊断标志物 免疫细胞浸润

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一个用于优化搜索的学习算法 被引量：20

7

作者 金炳尧 蔚承建 何振亚 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2001年第3期448-453,共6页

在 PBIL(population based incremental learning)算法和自私基因算法的基础上 ,提出一个新的优化搜索算法——基因学习算法 .该算法允许每个等位基因取多值 (复等位基因 ) ,并且用信息熵作为结束条件的判据 .在学习过程中还与局部启发... 在 PBIL(population based incremental learning)算法和自私基因算法的基础上 ,提出一个新的优化搜索算法——基因学习算法 .该算法允许每个等位基因取多值 (复等位基因 ) ,并且用信息熵作为结束条件的判据 .在学习过程中还与局部启发式搜索法相结合 .最后用基因学习算法解决了 3个典型的组合优化问题 (最大截问题、调度问题和旅行商问题 ) 。 展开更多

关键词 进化计算 遗传算法 局部搜索 概率模型 学习算法 组合优化

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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

8

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. 展开更多

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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一种基于在线序贯极限学习机的大型舰船甲板态势预测方法 被引量：4

9

作者 刘锡祥 宋清 +2 位作者 司马健 黄永江 杨燕 《中国惯性技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第2期269-274,共6页

在舰船摇荡运动无法有效抑制时,可利用惯性导航系统实时测量甲板运动,并利用甲板运动的当前以及历史数据对未来时刻的甲板运动进行预测,以提高舰载机的起降安全性。然而甲板摇荡运动作为风浪、潮汐等共同作用的产物,具有较强的非线性、... 在舰船摇荡运动无法有效抑制时,可利用惯性导航系统实时测量甲板运动,并利用甲板运动的当前以及历史数据对未来时刻的甲板运动进行预测,以提高舰载机的起降安全性。然而甲板摇荡运动作为风浪、潮汐等共同作用的产物,具有较强的非线性、随机性和时变性。针对上述特性,引入具有信息实时更新功能的在线序贯极限学习机(OS-ELM)方法对甲板运动态势进行预测。该方法通过实时更新参与模型解算的样本数据,具有计算量小、学习映射能力强的优点。针对OS-ELM中存在的隐含层节点个数选择,以及甲板态势预测中出现的样本个数、历史数据长度等参数选择问题,引入遗传算法(GA)进行寻优。基于模拟甲板摇荡数据的仿真表明,该预测方法可以实时跟踪甲板运动的实时性变化,并对甲板运动态势进行预测。 展开更多

关键词 甲板态势预测 在线序贯极限学习机 信息更新 遗传算法

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基于相关性分析的基因选择算法 被引量：4

10

作者 王明怡 吴平 王德林 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1289-1292,共4页

常用的排列法从微阵列数据中选择的基因集合会包含相关性较高的基因,这会影响分类器的性能,为了去除这些冗余基因(特征),提出了无监督的特征选择算法.该算法主要包含:将原始特征集划分为一组相似的子集(聚类);从每个聚类中选择代表性特... 常用的排列法从微阵列数据中选择的基因集合会包含相关性较高的基因,这会影响分类器的性能,为了去除这些冗余基因(特征),提出了无监督的特征选择算法.该算法主要包含:将原始特征集划分为一组相似的子集(聚类);从每个聚类中选择代表性特征.特征的划分采用特征间的相关性作为测度以k近邻原则来完成.该算法无需指定聚类数量,时间复杂度低.真实的生物学数据实验证明该算法可显著提高分类器的分类准确性. 展开更多

关键词 微阵列 基因选择 相关性分析 无监督学习

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保存基因的2-Opt一般反向差分演化算法 被引量：6

11

作者 刘罡 李元香 郑昊 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第4期789-794,共6页

为了进一步提高差分演化算法的性能,提出一种采用保存基因的2-Opt一般反向差分演化算法,并把它应用于函数优化问题中.新算法具有以下特征:(1)采用保存被选择个体基因的方式组成参加演化的新个体.保存基因的方法可以很好的保持种群多样性... 为了进一步提高差分演化算法的性能,提出一种采用保存基因的2-Opt一般反向差分演化算法,并把它应用于函数优化问题中.新算法具有以下特征:(1)采用保存被选择个体基因的方式组成参加演化的新个体.保存基因的方法可以很好的保持种群多样性;(2)采用一般反向学习(GOBL)机制进行初始化,提高了初始化效率;(3)采用2-Opt算法加速差分演化算法的收敛速度,提高搜索效率.通过测试函数的实验,并与其他差分演化算法进行比较.实验结果证实了新算法的高效性,通用性和稳健性. 展开更多

关键词 差分演化 一般反向学习 2-Opt算法 保存基因 函数优化

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基于机器学习的入侵检测系统研究 被引量：4

12

作者 王旭仁 许榕生 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第14期107-108,153,共3页

入侵检测系统存在特征不能自动生成、特征库更新慢、无法适应大量数据等缺点。该文该文提出了基于机器学习的入侵检测系统,将遗传算法和贝叶斯分类算法结合使用,使得检测规则可以自动生成,克服手工编码的不精确、更新慢的缺陷,同时能够... 入侵检测系统存在特征不能自动生成、特征库更新慢、无法适应大量数据等缺点。该文该文提出了基于机器学习的入侵检测系统,将遗传算法和贝叶斯分类算法结合使用,使得检测规则可以自动生成,克服手工编码的不精确、更新慢的缺陷,同时能够处理和分析大数量数据。最后给出了实验分析结果。 展开更多

关键词 机器学习 入侵检测系统 遗传算法 贝叶斯分类法

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具有学习能力的基因表达式程序设计 被引量：1

13

作者 施游 谢大同 张智勇 《湖南师范大学自然科学学报》 CAS 北大核心 2010年第1期33-37,共5页

提出一种融入分布评估算法的GEP算法——LPGEP.该算法不仅通过建立概率模型指导个体演化的方向,而且在演化过程中对最优的几个个体实施参数优化.实验表明该算法不仅增强了基因表达式程序设计的学习能力,而且提高了演化模型的精度.

关键词 学习能力 基因表达式程序设计 分布评估算法 参数优化

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基于FCBF特征选择和集成优化学习的基因表达数据分类算法 被引量：6

14

作者 马超 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第10期2986-2991,共6页

针对微阵列基因表达数据高维小样本、高冗余且高噪声的问题,提出一种基于FCBF特征选择和集成优化学习的分类算法FICS-EKELM。首先使用快速关联过滤方法FCBF滤除部分不相关特征和噪声,找出与类别相关性较高的特征集合;其次,运用抽样技术... 针对微阵列基因表达数据高维小样本、高冗余且高噪声的问题,提出一种基于FCBF特征选择和集成优化学习的分类算法FICS-EKELM。首先使用快速关联过滤方法FCBF滤除部分不相关特征和噪声,找出与类别相关性较高的特征集合;其次,运用抽样技术生成多个样本子集,在每个训练子集上利用改进乌鸦搜索算法同步实现最优特征子集选择和核极限学习机KELM分类器参数优化;然后基于基分类器构建集成分类模型对目标数据进行分类识别;此外运用多核平台多线程并行方式进一步提高算法计算效率。在六组基因数据集上的实验结果表明,该算法不仅能用较少特征基因达到较优的分类效果,并且分类结果显著高于已有和相似方法,是一种有效的高维数据分类方法。 展开更多

关键词 特征选择 集成学习 微阵列基因表达数据 乌鸦搜索算法 核极限学习机

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基于强泛化神经网络的大规模基因表达数据分析 被引量：1

15

作者 刘青 周鹏 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期189-191,共3页

DNA微阵列技术使人们可同时观测成千上万个基因的表达水平,对其数据的分析已成为生物信息学研究的焦点。针对微阵列基因表达数据维数高、样本小、非线性的特点,设计并实现了一种基因表达数据分类识别方法,针对结肠数据集的实验表明其泛... DNA微阵列技术使人们可同时观测成千上万个基因的表达水平,对其数据的分析已成为生物信息学研究的焦点。针对微阵列基因表达数据维数高、样本小、非线性的特点,设计并实现了一种基因表达数据分类识别方法,针对结肠数据集的实验表明其泛化效果有所增强。 展开更多

关键词 基因表达数据 结肠 DNA微阵列技术 表达水平 生物信息学 效果 分析 大规模 数据集 神经网络

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一种新的蛋白质亚细胞定位预测方法 被引量：1

16

作者 程昔恩 吴志诚 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第6期126-128,共3页

蛋白质亚细胞定位是蛋白质组学基本问题之一。某些类型蛋白质可能存在于两个或两个以上的亚细胞位置,这类蛋白质的亚细胞定位问题更为复杂。分别利用Gene Ontology和伪氨基酸成分法,将一条蛋白质表示为一实值向量;采纳多标记学习中的Ran... 蛋白质亚细胞定位是蛋白质组学基本问题之一。某些类型蛋白质可能存在于两个或两个以上的亚细胞位置,这类蛋白质的亚细胞定位问题更为复杂。分别利用Gene Ontology和伪氨基酸成分法,将一条蛋白质表示为一实值向量;采纳多标记学习中的Ranking思想,计算出一得分向量V,该向量的每一分量的值表示被预测蛋白质属于某个亚细胞位置的概率;利用最近邻算法预测蛋白质所属亚细胞位置的个数n,得分向量V中得分最高的n个分量对应的亚细胞位置即为预测的位置。 展开更多

关键词 蛋白质亚细胞定位 多标记学习 gene ONTOLOGY 最近邻算法

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基于动态调整学习因子的免疫粒子群算法及其应用 被引量：5

17

作者 罗毅 张若含 《电网与清洁能源》 2014年第2期76-80,87,共6页

为了使风光水联合发电系统达到经济效益最大化优化调度的目的,针对粒子群算法在进化过程中易早熟、后期收敛速度慢并且精度较低的特点,提出一种动态调整学习因子的免疫粒子群算法。该算法对学习因子进行非对称线性动态调整,增强前期的... 为了使风光水联合发电系统达到经济效益最大化优化调度的目的,针对粒子群算法在进化过程中易早熟、后期收敛速度慢并且精度较低的特点,提出一种动态调整学习因子的免疫粒子群算法。该算法对学习因子进行非对称线性动态调整,增强前期的全局搜索能力,以及后期的局部搜索能力,快速得到全局最优解。该算法在文中联合系统的求解中得到很好的应用,显著提高了搜索精度,表明了模型和算法的有效性。 展开更多

关键词 学习因子 免疫粒子群算法 风光水联合系统 经济性调度

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基因学习算法及其在图论中的应用

18

作者 金炳尧 何振亚 蔚承建 《数据采集与处理》 EI CSCD 2000年第2期133-137,共5页

在 PBIL算法及自私基因算法的基础上 ,提出了一个适应性更广、搜索能力更强的优化搜索算法。该算法从各基因位的初始等位基因概率出发 ,通过一系列概率采样、选择与搜索、概率修正等操作 ,使搜索空间逐步收敛于最优点。该算法既吸取了... 在 PBIL算法及自私基因算法的基础上 ,提出了一个适应性更广、搜索能力更强的优化搜索算法。该算法从各基因位的初始等位基因概率出发 ,通过一系列概率采样、选择与搜索、概率修正等操作 ,使搜索空间逐步收敛于最优点。该算法既吸取了遗传算法的群体搜索的特点 ,又吸收了局部搜索算法的局部搜索能力强的优点。最后介绍了该算法在图论中的几个应用实例。 展开更多

关键词 基因学习算法 PBIL算法 图论 遗传算法

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基因学习算法及其在集合覆盖问题中的应用

19

作者 金炳尧 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2000年第1期65-66,F004,共3页

在用传统方法解决一些复杂而规模较大的组合优化问题,尤其是NP难题,出现困难时,一些近似算法相继推出。启发式搜索法、模拟退火算法及进化算法等的出现,为解决这些优化问题提供了非常好的手段。近年来,出现了一种概率学习的进化计算模型... 在用传统方法解决一些复杂而规模较大的组合优化问题,尤其是NP难题,出现困难时,一些近似算法相继推出。启发式搜索法、模拟退火算法及进化算法等的出现,为解决这些优化问题提供了非常好的手段。近年来,出现了一种概率学习的进化计算模型,如Baluja的PBIL算法与Corno的自私基因算法。概率学习的进化计算模型通过不断地学习每一代的最优个体,最终收敛于最优或较优的解的等位基因概率,其过程描述如下: 展开更多

关键词 集合覆盖问题 基因学习算法 NP问题

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代价敏感特征选择的肿瘤分类应用

20

作者 边婧 彭新光 张海 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第5期1342-1346,1388,共6页

针对肿瘤基因数据高维、小样本的特点,引入误分类代价,基于混沌遗传算法提出一种代价敏感特征选择算法。结合误分类代价矩阵与分类精度,构建基于最近邻的代价敏感特征选择适应度函数,在降低特征选择总成本的同时权衡代价成本与分类精度... 针对肿瘤基因数据高维、小样本的特点,引入误分类代价,基于混沌遗传算法提出一种代价敏感特征选择算法。结合误分类代价矩阵与分类精度,构建基于最近邻的代价敏感特征选择适应度函数,在降低特征选择总成本的同时权衡代价成本与分类精度,采用混沌遗传算法提高搜索效率,提升算法性能。将该方法应用于肿瘤基因数据进行有效性验证,实验结果表明,该算法降低了特征空间维数,有效提高了肿瘤的分类性能。 展开更多

关键词 代价敏学习 特征选择 肿瘤基因数据 混沌遗传算法 分类

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