基于遗传优化获取微阵列最佳分类规则

• 作者: 陈东 陈湘涛
• 来源期刊: 湖南大学学报（自然科学版）
• 关键词: 最优规则遗传算法 微阵列 遗传编程 分类规则 计算复杂度
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与工程
• 页码范围: 81-86
• 页数: 6页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

基于遗传编程(GP)提出一种最优规则遗传算法(BRGA)对分类规则进行优化的方法,获取最佳分类规则集,此算法可以调整分类器模型的相关参数,在适当增加迭代基础上大幅提高分类的精确度,具有相当的灵活性和可理解性.利用6个基因数据集检验了算法的性能.仿真结果表明,本文提出的算法与其他文献的方法相比,在具有较高分类精确度和稳定性前提下大幅降低了计算复杂度及冗余.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈东	湖南大学信息科学与工程学院	18	201	7.0	14.0
2	陈湘涛	湖南大学信息科学与工程学院	18	243	8.0	15.0