SVM在基因表达数据分类中的研究和应用

• 作者: 胡江洪 詹超
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 基因微序列 基因表达式 支向量机 核函数 模式分类
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、软件工程
• 页码范围: 107-109
• 页数: 3页
• 分类号: TP183
• 字数: 2681字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2006.03.038

摘要

介绍了一种使用基因芯片实验产生的基因表达数据对功能基因进行分类的方法,该方法是以支持向量机(SVM)理论为基础的.文中描述了径向基函数SVM,与其它SVM相比,径向基函数SVM在基因分类中有更好的性能.SVM的理论基础是统计学习理论,它不仅结构简单,而且技术性能高,泛化能力强,在基因表达式分类中表现出有很多优点,成为热点研究方向.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	詹超	武汉理工大学计算机科学与技术学院	1	7	1.0	1.0
2	胡江洪	武汉理工大学计算机科学与技术学院	1	7	1.0	1.0