10.3969/j.issn.1673-4785.2010.03.004
PCD型自适应弹性网络在微阵列分类中的应用
针对癌症分类中的重要基因选择问题,提出了一种基于顺向坐标下降算法的自适应弹性网络.该自适应弹性网络通过引入数据驱动权重,在构建分类器的同时能自适应地成群选择基因,从而产生了一个稀疏的学习模型,增强了可解释性.此外,通过引入惩罚因子,顺向坐标下降算法被改进并有效地用于求解该自适应弹性网络.急性白血病分类实验结果验证了所提方法的有效性.
癌症分类、基因选择、弹性网络、顺向坐标下降算法(PCD算法)、微阵列分类
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TP273(自动化技术及设备)
国家自然科学基金资助项目60727002,60774003,60850004;国家"973"计划资助项目2005CB321902;国防基础研究资助项目A2120061303
2010-10-20(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
227-232