肿瘤亚型识别研究中智能算法的应用

• 作者: 何颖 刘芷余 卜宪庚 程慧杰 陈滨 高越
• 来源期刊: 现代生物医学进展
• 学科: 医学
• 关键词: 特征基因 BP神经网络 粒子群优化算法 肿瘤亚型识别 集成分类器
• 年，卷（期）: 2019,（5）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 960-964
• 页数: 5页
• 分类号: R73-3|Q-33
• 语种: 中文
• DOI: 10.13241/j.cnki.pmb.2019.05.037

摘要

目的:为解决肿瘤亚型识别过程中易出现的维数灾难和过拟合问题,提出了一种改进的粒子群BP神经网络集成算法.方法:算法采用欧式距离和互信息来初步过滤冗余基因,之后用Relief算法进一步处理,得到候选特征基因集合.采用BP神经网络作为基分类器,将特征基因提取与分类器训练相结合,改进的粒子群对其权值和闽值进行全局搜索优化.结果:当隐含层神经元个数为5时,候选特征基因个数为110时,QPSO/BP算法全局优化和搜索,此时的分类准确率最高.结论:该算法不但提高了肿瘤分型识别的准确率,而且降低了学习的复杂度.