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摘要:
提出一种结合最小熵信息度量和粒子群优化算法进行基因选取的方法。将每个粒子所代表的基因组合的信息度值作为该粒子的适应度函数值,通过粒子群的进化来获取最优基因子集,从而有利于实现样本分类。实验结果表明,该方法能够获取低冗余的信息基因,并在该方法选出的基因子集上,获得优于经典方法的分类准确率。
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文献信息
篇名 一种结合最小熵信息度量和粒子群优化算法的基因选取方法
来源期刊 计算机应用与软件 学科 工学
关键词 基因选择 粒子群优化 信息度
年,卷(期) 2014,(12) 所属期刊栏目 算法
研究方向 页码范围 283-286
页数 4页 分类号 TP391
字数 3869字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-386x.2014.12.069
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 郭剑峰 10 46 3.0 6.0
2 陈小波 江苏大学计算机科学与通信工程学院 20 65 5.0 7.0
3 陈潇君 32 215 7.0 14.0
4 朱炜 5 12 2.0 3.0
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研究主题发展历程
节点文献
基因选择
粒子群优化
信息度
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机应用与软件
月刊
1000-386X
31-1260/TP
大16开
上海市愚园路546号
4-379
1984
chi
出版文献量(篇)
16532
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47
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101489
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