基于教与学优化算法的基因表达谱选择性集成分类
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陕西理工大学 数学与计算机科学学院 陕西汉中723000,陕西理工大学

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中图分类号:

TP18

基金项目:

国家自然科学基金项目(面上项目,重点项目,重大项目)


A selective ensemble classification of gene expression profiles based on teaching-learning-based optimization
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Shaanxi University of Technology

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    摘要:

    针对基因表达谱的小样本、高维性及高噪声等特点,本文提出一种选择性集成分类方法。首先,提出了改进的分类信息指数对基因表达谱进行属性约简,剔除大量无效基因、降低特征空间维数;然后,采用基于bootstrap技术的样本扰动和核模糊粗糙集方法的特征扰动构建多个样本子集,并训练多个基分类器;最后,基于教与学优化算法实现选择性集成。仿真实验结果表明,本算法在分类精度、集成规模、稳定性以及可靠性等方面具有较强优势。

    Abstract:

    In view of the characteristics of small sample high dimensionality and high noise in gene expression profile,this paper proposes a selective ensemble algorithm for classifying gene expression profiles. Firstly, an improved information index to classification is proposed to reduce the gene expression profile in order to eliminate invalid genes and reduce the dimensionality of feature space. Then, the double disturbances based on bootstrap technique and kernelized fuzzy rough set algorithm is used to construct multiple subset of samples and training multiple base classifiers. Finally, Teaching–Learning-Based Optimization algorithm is applied to achieve selective ensemble. Simulation results show that the proposed algorithm has strong advantages in classification accuracy, ensemble size, stability and reliability.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈 涛,陈涛. 基于教与学优化算法的基因表达谱选择性集成分类[J]. 科学技术与工程, 2018, 18(21): .
陈 涛,chentao. A selective ensemble classification of gene expression profiles based on teaching-learning-based optimization[J]. Science Technology and Engineering,2018,18(21).

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  • 收稿日期:2018-01-31
  • 最后修改日期:2018-03-28
  • 录用日期:2018-04-18
  • 在线发布日期: 2018-07-30
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