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摘要:
现有的基因特征选择算法针对基因特征本身的空间分布、特征之间的隐含关系及特征局部分布和特征的内在分布规律研究较少.为此有必要积极地提出新技术学习基因特征的重要性,提取基因特征间的隐含信息和描述特征的局部分布规律.通过深度网络进一步衡量基因特征的重要性,分析基因间的隐含关系,着眼生成最优特征子集的策略,为基因数据的进一步分析和应用打下基础.但是现有研究对于面向基因数据的深度网络如何与特征度量性算法高效融合以及算法的效率等问题鲜有研究.本文针对深度特征选择的研究现状和发展趋势进行深入分析,并提出其中存在的不足和解决问题的参考策略.
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文献信息
篇名 DNA基因深度特征选择策略的研究现状及发展趋势
来源期刊 佳木斯职业学院学报 学科 生物学
关键词 特征选择 基因特征 深度学习 最优特征子集
年,卷(期) 2019,(5) 所属期刊栏目 自然科学研究
研究方向 页码范围 234-236
页数 3页 分类号 Q811
字数 4217字 语种 中文
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1 栾志玲 2 0 0.0 0.0
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佳木斯职业学院学报
月刊
2095-9052
23-1590/G4
16开
黑龙江省佳木斯市
14-215
1984
chi
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