+高级检索
基于遗传优化获取微阵列最佳分类规则
DOI:
作者:
作者单位:

作者简介:

通讯作者:

基金项目:


Obtaining Optimal Microarray Data Classification Rule by GA-based Optimizing
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
    摘要:

    基于遗传编程(GP)提出一种最优规则遗传算法(BRGA)对分类规则进行优化的方法,获取最佳分类规则集,此算法可以调整分类器模型的相关参数,在适当增加迭代基础上大幅提高分类的精确度,具有相当的灵活性和可理解性.利用6个基因数据集检验了算法的性能.仿真结果表明,本文提出的算法与其他文献的方法相比,在具有较高分类精确度和稳定性前提下大幅降低了计算复杂度及冗余.

    Abstract:

    Based on Genetic Programming (GP), this paper proposed an approach called Best Rule Genetic Algorithm (BRGA) for optimizing classification rule, and gained the best classification rule set. This algorithm can adjust relevant parameters of classifier model, substantially improve the performance of classification by increasing appropriate iteration, therefore it has considerable flexibility and intelligibility. The performance of the proposed approach was evaluated by using six gene expression data sets through simulation. From the result, it is found that the proposed approach reduces computational complexity and redundancy with good classification accuracy and stability than approaches reported in other literatures so far.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
文章指标
  • PDF下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 摘要点击次数:
  • 引用次数:
引用本文

陈湘涛,陈 东.基于遗传优化获取微阵列最佳分类规则[J].湖南大学学报:自然科学版,2012,39(8):81~86

复制
历史
  • 收稿日期:
  • 最后修改日期:
  • 录用日期:
  • 在线发布日期:
  • 出版日期:
作者稿件一经被我刊录用,如无特别声明,即视作同意授予我刊论文整体的全部复制传播的权利,包括但不限于复制权、发行权、信息网络传播权、广播权、表演权、翻译权、汇编权、改编权等著作使用权转让给我刊,我刊有权根据工作需要,允许合作的数据库、新媒体平台及其他数字平台进行数字传播和国际传播等。特此声明。
关闭