基于AR模型的基因芯片数据识别

将自回归模型(AR)模型引入基因芯片数据识别领域,提出了基于自回归模型的时间序列特征提取方法。利用动态时轴弯曲(DTW)作为分类器,在标准的肿瘤基因芯片数据的识别结果表明,本方法能够达到100％的识别率,可以应用于基因芯片数据的识别、分类和基因疾病推断。