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演化超网络在多类型癌症分子分型中的应用
被引量：
5
1
作者
王进
丁凌
+1 位作者
孙开伟
李钟浩
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第10期2425-2431,共7页
该文提出一种用于多类型癌症分子分型的演化超网络模式识别方法。首先采用"一对多"方法,将一个多类分型问题转化为多个二类分型问题;然后利用信噪比方法对DNA微阵列数据进行信息基因选择;经过超网络对训练集的演化学习,构造...
该文提出一种用于多类型癌症分子分型的演化超网络模式识别方法。首先采用"一对多"方法,将一个多类分型问题转化为多个二类分型问题;然后利用信噪比方法对DNA微阵列数据进行信息基因选择;经过超网络对训练集的演化学习,构造一系列二类分类器并进行集成,最终构建一个多类型癌症分型系统并对待测样本进行分类。对急性白血病、儿童小圆蓝细胞肿瘤和GCM数据集实验结果表明:演化超网络留一交叉验证(LOOCV)识别率分别为:98.61%,100%和85.35%。演化超网络有利于挖掘癌症相关基因,具有良好的学习结果可读性。
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关键词
模式识别
机器学习
演化超网络
微阵列
癌症多类型分类
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职称材料
题名
演化超网络在多类型癌症分子分型中的应用
被引量：
5
1
作者
王进
丁凌
孙开伟
李钟浩
机构
计算智能重庆市重点实验室(重庆邮电
大学
)
韩国仁荷大学信息与通信工程系
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013年第10期2425-2431,共7页
基金
国家自然科学基金(61203308
61075019)
+1 种基金
教育部留学回国人员科研启动基金(教外司留[2010]1174号)
国家大学生创新创业训练计划(201210617003)资助课题
文摘
该文提出一种用于多类型癌症分子分型的演化超网络模式识别方法。首先采用"一对多"方法,将一个多类分型问题转化为多个二类分型问题;然后利用信噪比方法对DNA微阵列数据进行信息基因选择;经过超网络对训练集的演化学习,构造一系列二类分类器并进行集成,最终构建一个多类型癌症分型系统并对待测样本进行分类。对急性白血病、儿童小圆蓝细胞肿瘤和GCM数据集实验结果表明:演化超网络留一交叉验证(LOOCV)识别率分别为:98.61%,100%和85.35%。演化超网络有利于挖掘癌症相关基因,具有良好的学习结果可读性。
关键词
模式识别
机器学习
演化超网络
微阵列
癌症多类型分类
Keywords
Pattern recognition
Machine learning
Evolutionary hypernetworks
Microarray
Cancer molecularmulticlass classification
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP39 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
演化超网络在多类型癌症分子分型中的应用
王进
丁凌
孙开伟
李钟浩
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2013
5
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