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基于邻域粗糙集和概率神经网络集成的基因表达谱分类方法

明利特 蒋芸 王勇 王明芳

计算机应用研究2011,Vol.28Issue(12):4440-4444,5.
计算机应用研究2011,Vol.28Issue(12):4440-4444,5.DOI:10.3969/j.issn.1001-3695.2011.12.010

基于邻域粗糙集和概率神经网络集成的基因表达谱分类方法

Gene expression profiles classification method based on neighborhood rough set and probabilistic neural networks ensemble

明利特 1蒋芸 1王勇 2王明芳1

作者信息

  • 1. 西北师范大学数学与信息科学学院,兰州730070
  • 2. 西北工业大学计算机学院,西安710072
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摘要

Abstract

Begined with the cancer gene expression profiles analysis and aiming at the characteristics of high dimension and small samples, this paper proposed a classification method for cancer classification which was based on neighborhood rough set and probabilistic neural networks ensemble. Firstly, sorted genes by using Relief algorithm, then selected classification in-formative genes by using the neighborhood rough set, lastly, classified cancers with probabilistic neural networks ensemble classification model. The experiment results show that the method can promptly and effectively select cancer informative genes, and obtain better classification results.

关键词

分类/基因表达谱/概率神经网络集成/邻域粗糙集

Key words

classification/ gene expression profile/ probabilistic neural networks ensemble/ neighborhood rough set/

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

明利特,蒋芸,王勇,王明芳..基于邻域粗糙集和概率神经网络集成的基因表达谱分类方法[J].计算机应用研究,2011,28(12):4440-4444,5.

基金项目

国家自然科学基金资助项目(61163036,60873196) (61163036,60873196)

甘肃省自然科学基金资助项目(1010RJZA022) (1010RJZA022)

西北师范大学2010年第三期知识与创新工程科研骨干资助项目(nwnu-kjcxgc-03-67) (nwnu-kjcxgc-03-67)

计算机应用研究

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-3695

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