10.3969/j.issn.1004-1540.2009.03.014
样本过滤的基因表达数据分类
针对单个人工神经网络稳定性差、分类精度不高的缺点,提出了基于样本过滤的人工神经网络集成算法,并用于基因表达数据分类.采用基因表达数据集Leukemia进行实验仿真,并与单个BP神经网络、Bagging神经网络集成和支持向量机进行比较.结果表明,样本过滤算法具有更好的稳定性和更高的分类精度.
基因表达、样本过滤、人工神经网络集成
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TP181(自动化基础理论)
国家自然科学基金资助项目60842008,10602055
2009-12-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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