基于属性识别理论的基因分类

• 作者: 张皓 李艳 蒋林波 蔡立军
• 来源期刊: 湖南大学学报（自认科学版）
• 关键词: 属性集 属性测度 相似度 准确率
• 年，卷（期）: 2009,（4）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 89-92
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 语种: 中文

摘要

在研究属性识别理论的基础上,利用概率统计理论建立了新的分类器,它先单独计算每个属性对分类的贡献,然后通过一种加权机制计算所有属性对样本的分类情况.同时,为了克服单分类器使用范围有限和分类准确度相对不高等特点,把新的分类系统与传统的K-NN分类器结合起来,进一步提高了此分类系统的分类能力.实验结果表明:这个分类系统具有较好地分类效果和鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李艳	湖南大学软件学院	13	98	5.0	9.0
2	蔡立军	湖南大学软件学院	37	352	9.0	18.0
6	张皓	湖南大学软件学院	2	1	1.0	1.0
7	蒋林波	湖南大学计算机与通信学院	6	41	3.0	6.0