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基于人工神经网络集成的微阵列数据分类
被引量：
5
1
作者
王明怡
吴平
夏顺仁
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第7期971-975,共5页
基因数量远多于样本数量是基因表达微阵列数据进行疾病诊断所面临的主要挑战,为此提出了采用人工神经网络集成的组织分类方法.该方法使用Wilcoxon测试选择用于与分类相关性较高的重要基因,通过凸伪数据法产生神经网络集成中各个体的训练...
基因数量远多于样本数量是基因表达微阵列数据进行疾病诊断所面临的主要挑战,为此提出了采用人工神经网络集成的组织分类方法.该方法使用Wilcoxon测试选择用于与分类相关性较高的重要基因,通过凸伪数据法产生神经网络集成中各个体的训练集,用简单平均法集成网络个体的测试结果.采用实际的微阵列实验数据集分别进行独立测试和交叉验证测试,结果表明,该方法性能优于单个神经网络、最近邻法和决策树.受试者特征曲线测试表明,神经网络集成性能优于单个神经网络.
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关键词
微阵列
组织分类
人工神经网络集成
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职称材料
基于概率神经网络的基因选择和组织分类方法
被引量：
2
2
作者
王明怡
王德林
黄金钟
《科技通报》
2005年第1期10-13,共4页
提出了基于概率神经网络的微阵列数据分析方法。该方法采用Wrapper模式,将基因选择整合到组织分类任务中,并给出了采用随机寻优的特征子集搜索算法。实际的生物学实验数据证明该方法有较高的分类准确性,选择的基因集合与组织类别有较高...
提出了基于概率神经网络的微阵列数据分析方法。该方法采用Wrapper模式,将基因选择整合到组织分类任务中,并给出了采用随机寻优的特征子集搜索算法。实际的生物学实验数据证明该方法有较高的分类准确性,选择的基因集合与组织类别有较高相关性。
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关键词
微阵列
概率神经网络
基因选择
组织分类
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职称材料
题名
基于人工神经网络集成的微阵列数据分类
被引量：
5
1
作者
王明怡
吴平
夏顺仁
机构
浙江大学生命科学院
浙江大学生物医学工程教育部重点实验室
出处
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005年第7期971-975,共5页
文摘
基因数量远多于样本数量是基因表达微阵列数据进行疾病诊断所面临的主要挑战,为此提出了采用人工神经网络集成的组织分类方法.该方法使用Wilcoxon测试选择用于与分类相关性较高的重要基因,通过凸伪数据法产生神经网络集成中各个体的训练集,用简单平均法集成网络个体的测试结果.采用实际的微阵列实验数据集分别进行独立测试和交叉验证测试,结果表明,该方法性能优于单个神经网络、最近邻法和决策树.受试者特征曲线测试表明,神经网络集成性能优于单个神经网络.
关键词
微阵列
组织分类
人工神经网络集成
Keywords
microarrays tissue classification artificial neural network ensembles
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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职称材料
题名
基于概率神经网络的基因选择和组织分类方法
被引量：
2
2
作者
王明怡
王德林
黄金钟
机构
浙江大学生命科学学院
中国计量学院计算机科学与工程学系
浙江大学人工智能研究所
出处
《科技通报》
2005年第1期10-13,共4页
文摘
提出了基于概率神经网络的微阵列数据分析方法。该方法采用Wrapper模式,将基因选择整合到组织分类任务中,并给出了采用随机寻优的特征子集搜索算法。实际的生物学实验数据证明该方法有较高的分类准确性,选择的基因集合与组织类别有较高相关性。
关键词
微阵列
概率神经网络
基因选择
组织分类
Keywords
microarrays
probabilistic
neural
network
gene selection
tissue
classification
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
Q7 [生物学—分子生物学]
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作者
出处
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1
基于人工神经网络集成的微阵列数据分类
王明怡
吴平
夏顺仁
《浙江大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2005
5
在线阅读
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职称材料
2
基于概率神经网络的基因选择和组织分类方法
王明怡
王德林
黄金钟
《科技通报》
2005
2
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