高技术通讯
高技術通訊
고기술통신
HIGH TECHNOLOGY LETTERS
2013年
12期
1236-1241
,共6页
王进%冉仟元%丁凌%赵蕊
王進%冉仟元%丁凌%趙蕊
왕진%염천원%정릉%조예
演化硬件(EHW)%Bagging%DNA微阵列%选择性集成
縯化硬件(EHW)%Bagging%DNA微陣列%選擇性集成
연화경건(EHW)%Bagging%DNA미진렬%선택성집성
evolvable hardware(EHW)%Bagging%DNA microarray%selective ensemble
为了提高演化硬件(EHW)分类系统的泛化能力和减少硬件代价,提出了一种用于DNA微阵列数据分类的演化硬件多分类器选择性集成学习方法.重点讨论了基于Bagging的选择性集成学习策略和基于虚拟可重构结构的演化硬件分类系统构架.通过对原始数据训练集的随机重采样生成训练子集完成对演化硬件基分类器的训练,并选择其中识别率较高的基分类器进行集成以获得更高的分类性能.演化硬件分类系统对DNA微阵列数据的学习与分类均在Xilinx Virtex xcv2000E FPGA硬件平台上实现.通过对急性白血病和肺癌数据集的对比实验表明:相对于传统演化硬件集成学习方法,这种方法在保证较高识别率的基础上有效降低了硬件代价,且具有更短的学习时间和较强的泛化能力.
為瞭提高縯化硬件(EHW)分類繫統的汎化能力和減少硬件代價,提齣瞭一種用于DNA微陣列數據分類的縯化硬件多分類器選擇性集成學習方法.重點討論瞭基于Bagging的選擇性集成學習策略和基于虛擬可重構結構的縯化硬件分類繫統構架.通過對原始數據訓練集的隨機重採樣生成訓練子集完成對縯化硬件基分類器的訓練,併選擇其中識彆率較高的基分類器進行集成以穫得更高的分類性能.縯化硬件分類繫統對DNA微陣列數據的學習與分類均在Xilinx Virtex xcv2000E FPGA硬件平檯上實現.通過對急性白血病和肺癌數據集的對比實驗錶明:相對于傳統縯化硬件集成學習方法,這種方法在保證較高識彆率的基礎上有效降低瞭硬件代價,且具有更短的學習時間和較彊的汎化能力.
위료제고연화경건(EHW)분류계통적범화능력화감소경건대개,제출료일충용우DNA미진렬수거분류적연화경건다분류기선택성집성학습방법.중점토론료기우Bagging적선택성집성학습책략화기우허의가중구결구적연화경건분류계통구가.통과대원시수거훈련집적수궤중채양생성훈련자집완성대연화경건기분류기적훈련,병선택기중식별솔교고적기분류기진행집성이획득경고적분류성능.연화경건분류계통대DNA미진렬수거적학습여분류균재Xilinx Virtex xcv2000E FPGA경건평태상실현.통과대급성백혈병화폐암수거집적대비실험표명:상대우전통연화경건집성학습방법,저충방법재보증교고식별솔적기출상유효강저료경건대개,차구유경단적학습시간화교강적범화능력.
