多发性骨髓瘤基因表达谱分析

• 作者: 刘全金 李颖新 阮晓钢
• 来源期刊: 北京工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经网络 决策树 基因表达谱
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 电子信息与控制工程
• 页码范围: 286-289
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 2497字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0254-0037.2004.03.006

摘要

为了依据肿瘤基因表达谱数据提取出其中蕴含的样本分类规则,以多发性骨髓瘤的基因表达谱为例,提出了一种在基因表达数据中提取分类特征规则的方法.该方法从统计学角度出发,以基因与样本类别间的相关系数作为衡量属性包含样本分类信息量的标准,并利用神经网络进行属性规约找出分类特征属性集,最后利用决策树进行知识提取,给出样本分类的产生式规则.实验结果表明,所提取出的3条规则对实验样本正确分类率达到100%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	阮晓钢	北京工业大学电子信息与控制工程学院	240	2182	23.0	35.0
2	刘全金	安庆师范学院物理系	35	230	8.0	13.0
3	李颖新	北京工业大学电子信息与控制工程学院	13	435	10.0	13.0