10.16208/j.issn1000-7024.2018.03.020
基于打分准则和改进PSO的基因选择方法
为利用数据分析的方法高效快速筛选出具有高分类性能的基因,针对基因表达谱数据高维小样本的特点,提出一种基于打分准则和改进的PSO算法的基因选择方法.基于数学抽样调查的科学性,制定一种基因打分准则来准确筛选相关基因;为防止粒子陷入局部最优解,利用半初始化及模拟退火算法的Metropolis准则改进PSO算法.在两个公开的数据集上的实验结果表明,该方法快捷、高效,克服了传统聚类解释性差以及PSO算法易于陷入局部最优解的缺点,选出了数目较少分类性能较强的基因.
基因选择、基因打分准则、半初始化、Metropolis准则、微粒群算法
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TP391.4;TP301.6(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61572241
2018-06-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
710-715