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基于FCBF特征选择和集成优化学习的基因表达数据分类算法

马超

计算机应用研究2019,Vol.36Issue(10):2986-2991,6.
计算机应用研究2019,Vol.36Issue(10):2986-2991,6.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2018.04.0248

基于FCBF特征选择和集成优化学习的基因表达数据分类算法

Gene expression data classification method based on FCBF feature selection and ensemble optimized learning

马超1

作者信息

  • 1. 深圳信息职业技术学院数字媒体学院,广东深圳518172
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摘要

关键词

特征选择/集成学习/微阵列基因表达数据/乌鸦搜索算法/核极限学习机

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

马超..基于FCBF特征选择和集成优化学习的基因表达数据分类算法[J].计算机应用研究,2019,36(10):2986-2991,6.

基金项目

国家自然科学基金青年基金资助项目(61303113) (61303113)

广东省自然科学基金资助项目(2016A030310072) (2016A030310072)

深圳市科技计划项目(KJYY20170724152553858) (KJYY20170724152553858)

广东省教育厅重点平台及科研项目特色创新类项目(2017GWTSCX040) (2017GWTSCX040)

深圳市2017年度规划课题(ybzz17011,ybzz17009,zdzz17005) (ybzz17011,ybzz17009,zdzz17005)

校级科研课题(QN201716) (QN201716)

计算机应用研究

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-3695

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