基于基因灵敏度信息和二进制微粒群优化的基因选择方法

• 作者: 孙伟 韩飞
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 基因选择 基因灵敏度 二进制微粒群优化 微阵列数据
• 年，卷（期）: 2014,（9）
• 页码范围: 2648-2651,2664
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.09.021

摘要

为了得到低冗余度高识别率的基因子集,提出了一种耦合基因灵敏度信息的微粒群优化基因选择方法.首先,通过单隐层神经网络从微阵列数据中提取各个基因的基因—类别灵敏度值;其次,在基因聚类基础上,利用基因灵敏度信息滤除低灵敏度的基因;最后,将基因灵敏度信息编码进二进制微粒群优化算法作进一步基因选择.在两个公开的微阵列数据集上的实验结果表明,对比其他方法,由于充分考虑各个基因灵敏度信息,因此能够选出较少基因但分类性能更高的基因子集.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	韩飞	江苏大学计算机科学与通信工程学院	24	134	6.0	10.0
2	孙伟	江苏大学计算机科学与通信工程学院	20	68	5.0	7.0