江南大学学报（自然科学版）
江南大學學報（自然科學版）
강남대학학보（자연과학판）
Journal of Jiangnan University(Natural Science Edition)
2015年
4期
413-418
,共6页
遗传算法%特征基因%微阵列数据%支持向量机%留一交叉验证
遺傳算法%特徵基因%微陣列數據%支持嚮量機%留一交扠驗證
유전산법%특정기인%미진렬수거%지지향량궤%류일교차험증
genetic algorithm%feature gene%microarray data%SVM%LOOCV
提出了一种基于改进的遗传算法的癌症特征基因选择方法,对基本遗传算法的交叉和变异操作加以改进,利用改进后的遗传算法对基因微阵列数据进行特征选择.使用支持向量机对基因子集进行留一交叉验证.实验结果表明,改进后的遗传算法比基本遗传算法在选择特征基因时具有明显的优势.
提齣瞭一種基于改進的遺傳算法的癌癥特徵基因選擇方法,對基本遺傳算法的交扠和變異操作加以改進,利用改進後的遺傳算法對基因微陣列數據進行特徵選擇.使用支持嚮量機對基因子集進行留一交扠驗證.實驗結果錶明,改進後的遺傳算法比基本遺傳算法在選擇特徵基因時具有明顯的優勢.
제출료일충기우개진적유전산법적암증특정기인선택방법,대기본유전산법적교차화변이조작가이개진,이용개진후적유전산법대기인미진렬수거진행특정선택.사용지지향량궤대기인자집진행류일교차험증.실험결과표명,개진후적유전산법비기본유전산법재선택특정기인시구유명현적우세.
