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摘要:
为了提高演化硬件(EHW)分类系统的泛化能力和减少硬件代价,提出了一种用于DNA微阵列数据分类的演化硬件多分类器选择性集成学习方法.重点讨论了基于Bagging的选择性集成学习策略和基于虚拟可重构结构的演化硬件分类系统构架.通过对原始数据训练集的随机重采样生成训练子集完成对演化硬件基分类器的训练,并选择其中识别率较高的基分类器进行集成以获得更高的分类性能.演化硬件分类系统对DNA微阵列数据的学习与分类均在Xilinx Virtex xcv2000E FPGA硬件平台上实现.通过对急性白血病和肺癌数据集的对比实验表明:相对于传统演化硬件集成学习方法,这种方法在保证较高识别率的基础上有效降低了硬件代价,且具有更短的学习时间和较强的泛化能力.
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文献信息
篇名 Bagging选择性集成演化硬件DNA微阵列数据分类方法
来源期刊 高技术通讯 学科
关键词 演化硬件(EHW) Bagging DNA微阵列 选择性集成
年,卷(期) 2013,(12) 所属期刊栏目 计算机与通信技术
研究方向 页码范围 1236-1241
页数 6页 分类号
字数 5121字 语种 中文
DOI 10.3772/j.issn.1002-0470.2013.12.004
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 王进 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 50 202 8.0 12.0
2 冉仟元 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 3 5 2.0 2.0
3 丁凌 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 2 3 1.0 1.0
4 赵蕊 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室 4 14 2.0 3.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
演化硬件(EHW)
Bagging
DNA微阵列
选择性集成
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
高技术通讯
月刊
1002-0470
11-2770/N
大16开
北京市三里河路54号
82-516
1991
chi
出版文献量(篇)
5099
总下载数(次)
14
总被引数(次)
39217
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
教育部留学回国人员科研启动基金
英文译名:the Scientific Research Foundation for the Returned Overseas Chinese Scholars, State Education Ministry
官方网址:http://www.csc.edu.cn/gb/
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导