基于ICA的卵巢癌质谱数据分析

• 作者: 刘毅慧 王昭鑫
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 独立成分分析 特征提取 散布度 质谱数据
• 年，卷（期）: 2009,（8）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 211-213
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 4109字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2009.08.071

摘要

卵巢癌蛋白质谱数据属于高通量数据,含有大量冗余信息,且许多重要信息都包含在高阶信息中,而独立成分分析可以从高阶信息中提取有用特征.将传统的独立成分分析融入卵巢癌蛋白质谱数据的特征提取中,并利用类信息机制监督独立成分分析过程.仿真实验结果表明,独立成分分析和监督式独立成分分析在卵巢癌蛋白质谱数据集研究过程中取得了良好的效果,识别率可达98%.

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	王昭鑫	山东轻工业学院信息科学与技术学院	2	6	1.0	2.0