偏置判别SVM预测microRNA靶基因

• 作者: 刘文远 张洪礼 王宝文 王常武 赵培培
• 来源期刊: 燕山大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: miRNA 靶基因预测 偏置判别SVM 数据不平衡 核优化
• 年，卷（期）: 2013,（2）
• 页码范围: 153-158
• 页数: 6页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 5010字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-791X.2013.02.012

摘要

针对靶基因样本数据不平衡导致阳性样本预测准确率较低的问题，提出基于SVM的靶基因预测算法，即偏置判别SVM。算法选取高质量的数据集和最优特征集作为输入，在经验特征空间中以偏置判别分析准则为核优化目标函数，使用核保角变换的方法逐步优化核矩阵，用最优核矩阵构造偏置判别SVM，以解决靶基因数据不平衡对预测造成的影响。对比实验分析表明，提出的偏置判别 SVM 算法具有更高的特异度、敏感度和预测精度。同时，偏置判别SVM具有更强的泛化能力，鲁棒性更好。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王常武	燕山大学信息科学与工程学院	32	175	6.0	12.0
2	刘文远	燕山大学信息科学与工程学院	154	739	14.0	19.0
3	王宝文	燕山大学信息科学与工程学院	54	237	8.0	12.0
4	张洪礼	燕山大学信息科学与工程学院	9	22	2.0	4.0
5	赵培培	燕山大学信息科学与工程学院	1	0	0.0	0.0