基于邻域粗糙集与鱼群智能的基因选择方法

• 作者: 唐朝辉 孙金华 曾志强 朱清新 陈玉明
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 鱼群算法 基因选择 粒计算 邻域粗糙集 粗糙集
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机工程与应用
• 页码范围: 99-104
• 页数: 6页
• 分类号: TP181
• 字数: 5874字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.01.015

摘要

针对高维、小样本及不确定性的基因表达数据,融合模糊可容忍性的邻域粒化技术与具有全局寻优能力的鱼群智能算法,提出基于邻域粗糙集与鱼群智能的基因选择方法.首先,采用邻域粗糙集对基因数据进行邻域粒化,形成邻域粒子;其次,提出基于邻域分类精度的不确定性评价函数,用以评价邻域粒子的不确定性,分辨关键性基因;进一步融合鱼群智能方法,设计一种基因选择算法,选取分类性强的少量关键基因;最后,在两个癌症基因数据集中进行基因选择,采用SVM分类器对获取的关键基因组进行分类实验.实验结果表明,采用该方法获取的基因组具有较低的冗余度及较好的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱清新	电子科技大学计算机科学与工程学院	74	1042	16.0	30.0
2	陈玉明	厦门理工学院计算机与信息工程学院	27	163	8.0	11.0
4	孙金华	厦门理工学院计算机与信息工程学院	18	55	5.0	6.0
5	唐朝辉	厦门理工学院计算机与信息工程学院	9	36	3.0	5.0
7	曾志强	厦门理工学院计算机与信息工程学院	15	151	6.0	12.0