PSO-SOM分类判别研究及其应用

• 作者: 涂晓芝 钱锋 颜学峰
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 自组织映射网络 微粒群算法 分类判别 基因表达数据
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 所属期刊栏目: 先进制造与自动化技术
• 页码范围: 1014-1018
• 页数: 5页
• 分类号: TP3
• 字数: 5788字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-0470.2006.10.006

摘要

针对网络初始权矢量选取的不确定性问题,提出了粒子群优化-自组织映射(PSO-SOM)算法,利用PSO算法优化SOM网络的初始权矢量,进而进行分类.将提出的方法用于基因表达数据的分类判别中,使得SOM网络的误差平方和大大下降,提高了网络的分类精度,表明PSO-SOM算法用于数据的分类判别是切实有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钱锋	华东理工大学自动化研究所	223	3004	26.0	44.0
2	颜学峰	华东理工大学自动化研究所	61	628	12.0	22.0
3	涂晓芝	华东理工大学自动化研究所	4	42	3.0	4.0