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摘要:
针对蛋白质质谱数据在降维、分类及生物标记物识别过程中存在的问题,提出一种基于遗传算法的特征选择方法,介绍几种常用的相关策略,包括基于排列和精英保留的随机通用采样选择策略和基于自适应变异率的均匀变异策略,给出2个适应度函数--封装器函数与多变元筛选器函数,将它们引入遗传算法中,并进行性能测试与比较.实验结果表明,基于封装器的遗传算法性能优于其他特征选择算法,而基于多变元筛选器的遗传算法性能优于单变元筛选器算法.
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文献信息
篇名 基于遗传算法的蛋白质质谱数据特征选择
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 质谱 遗传算法 特征选择
年,卷(期) 2009,(19) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 192-194,197
页数 4页 分类号 TP311.52
字数 4553字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.19.064
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 刘毅慧 山东轻工业学院信息科学与技术学院 12 65 5.0 7.0
2 李义峰 山东轻工业学院信息科学与技术学院 2 19 2.0 2.0
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节点文献
质谱
遗传算法
特征选择
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
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53
总被引数(次)
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