基因表达谱数据相关论文
癌症标志物是体内发现的一种生物分子,它是癌症发现、预防的征兆,它的识别对癌症的预防以及治疗都有重要的意义。基因表达谱数据是......
基因数据分析已经逐渐成为疾病诊断及分类的常规步骤。原始基因数据的维数很高而样本却很小,因此如何从大量的基因数据中剔除冗余......
进入21世纪以来,科学技术高度发达,人们的生活水平不断提高,人类越来越渴望理解自身的起源过程,探索生命的奥秘。随着现代生物技术......
随着分布式计算环境日益普遍,开发分布式数据挖掘算法变得日益重要。在实际的挖掘过程中需要有效地利用约束条件来提高挖掘效率。......
利用DNA微阵列技术产生的基因表达谱数据,进行疾病诊断、治疗、药物研制和药物筛选是当前的一个研究热点。由于疾病诊断和药物研制......
传统的基因选择方法往往没有考虑基因表达谱数据中蕴含的先验信息导致选出的基因还存在一定程度上的冗余，进一步影响机器学习算法的......
虽然传统基因选择方法能够获得紧凑的信息基因子集，但由于它们没有考虑到基因表达谱数据中蕴含的先验信息，从而导致选择到的基因子集......
虽然极端学习机能够在极短的时间内获得更优的泛化性能，但因其输入层权值和隐单元阈值是随机选取的，从而使极端学习机的泛化性能受到......
传统的粒子群算法(PSO)具有很强的全局搜索能力,但易于失去多样性,因而导致早熟收敛。本文通过将问题中蕴含的先验约束编码进PSO中......
癌症已经成为威胁人类生命健康的主要疾病之一,高效的基因选择方法可以有效识别和分析基因表达谱中的致病基因,为癌症的预防和治疗......
随着基因微阵列技术的发展,人们对于基因表达谱数据的研究逐渐成为了生物信息学的研究热点。这些研究为我们认识和理解生命现象提......
基因表达谱数据具有特征维数高、样本数量少的特性,传统的机器学习方法在基因表达谱数据的处理上仍然有较大的提升空间。近年来基......
由于高通量全基因测序技术的高速发展,产生了大规模的基因表达谱数据,结合数据挖掘技术获取有效的生物学知识已经成为精准医疗的研......
随着人类基因组计划的高速发展,DNA芯片技术被广泛地应用到生命科学的各个领域,利用得到的基因表达谱数据可以从微观世界描述出各......
虽然极端学习机（ELM: Extreme Learning Machine）收敛快、泛化性能高，但因输入层权值和隐单元阈值的随机选取，其稳定性不高。相对于单......
