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基于F-score和二进制灰狼优化的肿瘤基因选择方法
1
作者
穆晓霞
郑李婧
《南京师大学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024年第1期111-120,共10页
针对肿瘤基因数据维度高、噪声多、冗余性高的现状,结合Spearman相关系数改进F-score算法,在此基础上优化二进制灰狼算法,提出了一种基于改进F-score和二进制灰狼算法的肿瘤基因选择算法.首先,考虑特征之间的相关性,计算每个特征的F-sc...
针对肿瘤基因数据维度高、噪声多、冗余性高的现状,结合Spearman相关系数改进F-score算法,在此基础上优化二进制灰狼算法,提出了一种基于改进F-score和二进制灰狼算法的肿瘤基因选择算法.首先,考虑特征之间的相关性,计算每个特征的F-score值和特征之间的Spearman相关系数的绝对值;然后,计算权重系数得出各个特征的权重值,依据重要性进行排序,选出初选特征子集;最后,通过收敛因子的衰减曲线和初始化方法优化二进制灰狼算法,调整全局搜索和局部搜索所占比例,增强全局搜索能力并提高局部搜索速度,有效节省时间开销,提升特征选择的分类性能和效率,得到最优特征子集.在9个肿瘤基因数据集上测试所提算法,在分类准确率和筛选特征数目两个指标上进行仿真实验,并与4种其他算法进行对比,实验结果证明所提算法表现良好,可有效降低基因数据维度,并具有较好的分类精度.
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关键词
肿瘤基因
Fisher-score
Spearman
相关系数
二进制灰狼优化算法
特征选择
下载PDF
职称材料
题名
基于F-score和二进制灰狼优化的肿瘤基因选择方法
1
作者
穆晓霞
郑李婧
机构
河南师范大学计算机与信息工程学院
出处
《南京师大学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024年第1期111-120,共10页
基金
国家自然科学基金项目(61772176).
文摘
针对肿瘤基因数据维度高、噪声多、冗余性高的现状,结合Spearman相关系数改进F-score算法,在此基础上优化二进制灰狼算法,提出了一种基于改进F-score和二进制灰狼算法的肿瘤基因选择算法.首先,考虑特征之间的相关性,计算每个特征的F-score值和特征之间的Spearman相关系数的绝对值;然后,计算权重系数得出各个特征的权重值,依据重要性进行排序,选出初选特征子集;最后,通过收敛因子的衰减曲线和初始化方法优化二进制灰狼算法,调整全局搜索和局部搜索所占比例,增强全局搜索能力并提高局部搜索速度,有效节省时间开销,提升特征选择的分类性能和效率,得到最优特征子集.在9个肿瘤基因数据集上测试所提算法,在分类准确率和筛选特征数目两个指标上进行仿真实验,并与4种其他算法进行对比,实验结果证明所提算法表现良好,可有效降低基因数据维度,并具有较好的分类精度.
关键词
肿瘤基因
Fisher-score
Spearman
相关系数
二进制灰狼优化算法
特征选择
Keywords
tumor gene
Fisher-score
Spearman correlation coefficient
binary grey wolf optimization algorithm
feature selection
分类号
TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于F-score和二进制灰狼优化的肿瘤基因选择方法
穆晓霞
郑李婧
《南京师大学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
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