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文檔簡介
1、微陣列技術可以在不同條件下同時檢測成千上萬的基因在細胞中的表達水平。已成為生物信息學研究的焦點,對生物醫(yī)學研究產生了極大的影響。在癌癥的研究中,微陣列技術可以從腫瘤基因表達數據的變異研究中,獲得更好的癌癥診斷與治療方法。 人工神經網絡已在很多領域得到了成功的應用,通過集成多個體網絡提高系統(tǒng)泛化能力的神經網絡集成技術已成為神經計算技術的一個研究熱點。本文研究神經網絡集成技術在癌癥分類中的應用問題。 針對基因表達數據中樣本數
2、量小的情況,本文介紹了神經網絡集成算法Bagging與Boosting方法,并對它們進行分析比較。Boosting算法以提高不易分類樣本的訓練機會,也即增加這類樣本被抽中的概率來提高系統(tǒng)的分類效果,但不穩(wěn)定;而Bagging算法以等概率的方式抽樣生成訓練集,雖分類效果不如Boosting,但更為穩(wěn)定。為此本文建立一種不等概的抽樣方法產生訓練集,訓練個體網絡。并在基因表達數據上進行實驗。結果表明,這種方法能有效地提高分類效果。研究表明,有
3、選擇性地將部分個體網絡用于集成能比全部個體網絡用于集成獲得更好的效果,針對選擇個體網絡用于集成問題,本文提出一種動態(tài)集成方法,即以分類準確率為標準動態(tài)選擇個體神經網絡集成。在基因表達數據上進行的實驗結果表明,神經網絡集成的效果得到顯著提高。在基因表達數據的分析中,針對特征基因選擇,本文給出一種改進的信噪比方法,以中位數取代均值作為信噪比的參量。并在基因表達數據上進行實驗,表明該方法能有效地剔除冗余基因。 針對特征基因的選取,本文
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