杨善秀
- 作品数：2 被引量：11H指数：2
- 供职机构：江苏大学计算机科学与通信工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于粒子群优化和判别熵信息的基因选择算法被引量：7
- 2013年
- 为了以较少冗余的特征基因得到较高的分类准确率,提出一种基因选择算法。通过分析基因对不同类别间的判别熵信息,剔除大量的冗余基因,以形成一个初选基因库。在初选基因库中,运用粒子群优化算法结合基因组,对不同类别间的判别熵信息和样本分类准确率进行最优基因子集选择。在2组基因微阵列数据上的实验结果表明,该算法不仅能够获取较少冗余的可解释基因子集,而且对最终选择出的特征基因也能获得较高的样本识别率。
- 关健韩飞杨善秀
- 关键词：粒子群优化微阵列数据基因选择极端学习机先验信息
- 基于聚类和微粒群优化的基因选择新方法被引量：4
- 2013年
- 鉴于传统的基因选择方法会选出大量冗余基因从而导致较低的样本预测准确率,提出一种基于聚类和微粒群优化的基因选择算法。首先采用聚类算法将基因分成固定数目的簇;然后,采用极限学习机作为分类器进行簇中的特征基因分类性能评价,得到一个备选基因库;最后,采用基于微粒群优化和极限学习机的缠绕法从备选基因库中选择具有最大分类率、最小数目的基因子集。所选出的基因具有良好的分类性能。在两个公开的微阵列数据集上的实验结果表明,相对于一些经典的方法,新方法能够以较少的基因获得更高的分类性能。
- 杨善秀韩飞关健
- 关键词：基因选择微阵列数据聚类微粒群优化极限学习机
