基于粒子群神经网络集成的肿瘤分型研究

• 作者: 何颖 张国印 程慧杰
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群优化 神经网络集成 基因表达谱 特征基因 肿瘤分型
• 年，卷（期）: 2010,（10）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 209-211
• 分类号: TP18
• 字数: 3612字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2010.10.072

摘要

针对肿瘤基表达谱样本少、维数高的特点,提出一种用于肿瘤分型的粒子群神经网络集成算法.根据相似性度量函数滤出分类无关基因,形成候选特征子集.采用基于灵敏度分析的BP神经网络模型作为基分类器,进一步剔除冗余基因.改进的粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值.实验结果表明,该算法对肿瘤分型具有良好的识别率,且特征集合中仅包含54个特征基因.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张国印	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	162	1407	18.0	28.0
2	何颖	哈尔滨医科大学基础医学院	15	49	5.0	6.0
3	程慧杰	哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院	12	28	3.0	4.0