基于优化的邻域粗糙集的混合基因选择算法

摘要：

DNA微阵列技术可以同时检测细胞内成千上万的基因的活性,被广泛应用于重大基因疾病的临床诊断.然而微阵列数据通常具有高维小样本特点,且存在大量噪声和冗余基因.为了进一步提高微阵列数据分类性能,提出一种特征基因混合选择算法.首先采用ReliefF算法剔除大量无关基因,获得特征基因候选子集;然后采用基于差分进化算法优化的邻域粗糙集模型实现特征基因选择;最后利用支持向量机进行分类,以验证算法的有效性.仿真实验结果表明,该算法能用尽可能少的特征基因来获得更高的分类精度,既增强了算法的泛化性能,又提高了时间效率,而且对致病基因的临床诊断有着重要的参考意义.

关键词：特征基因选择、ReliefF算法、邻域粗糙集模型、差分进化算法

所属期刊栏目：41

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金81160183,11305097;陕西省教育厅科研计划项目147JK1132;陕西理工学院基金SLGKY13-41,SLGKY13-44

在线出版日期：2014-12-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：291-294,316