面向基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分類(lèi)與特征選擇方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、在生物信息學(xué)領(lǐng)域,DNA微陣列技術(shù)的出現(xiàn)是一個(gè)具有里程碑意義的重大技術(shù)突破。隨著研究的不斷深入,它已被廣泛應(yīng)用于藥物研究、基因測(cè)序等眾多領(lǐng)域,具有極高的應(yīng)用價(jià)值和廣闊的發(fā)展前景。然而在實(shí)際應(yīng)用中,DNA微陣列技術(shù)研究的基因組對(duì)象規(guī)模越來(lái)越大,特征維數(shù)也越來(lái)越高,最終獲得的基因表達(dá)數(shù)據(jù)不僅具有高維小樣本的特點(diǎn),還含有大量和樣本分類(lèi)無(wú)關(guān)或?qū)颖痉诸?lèi)作用很小的冗余基因和噪聲基因。基因表達(dá)數(shù)據(jù)的這些特點(diǎn)會(huì)提高機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)間及空間復(fù)雜度,降低分類(lèi)

2、精度,最終在疾病診斷等實(shí)際應(yīng)用中會(huì)增加成本,降低疾病預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確度。因此,為提高基因表達(dá)數(shù)據(jù)的分類(lèi)精度,本文從兩方面著手進(jìn)行研究:一方面對(duì)分類(lèi)算法進(jìn)行改進(jìn),另一方面通過(guò)提出有效的特征選擇方法以篩選出關(guān)鍵基因,剔除冗余和噪聲基因,降低基因特征維數(shù),提高機(jī)器學(xué)習(xí)效率。研究的主要內(nèi)容如下:
 ?。?)正則極限學(xué)習(xí)機(jī)(RELM)是在極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的基礎(chǔ)上提出來(lái)的,具有簡(jiǎn)單易用、分類(lèi)精度較高、泛化能力好等優(yōu)點(diǎn)。然而RELM的輸入層權(quán)值、

3、隱含層偏差是隨機(jī)給定的,會(huì)影響RELM的穩(wěn)定性。另外,RELM為了獲得較理想的分類(lèi)精度,仍需設(shè)置較多的隱層節(jié)點(diǎn)。針對(duì)此問(wèn)題,通過(guò)分析粒子群算法(PSO)的原理,把RELM初始產(chǎn)生的輸入層權(quán)值、隱含層偏差作為粒子帶入PSO進(jìn)行尋優(yōu),提出了一種粒子群改進(jìn)RELM(PSO-RELM)。在UCI數(shù)據(jù)集上的仿真實(shí)驗(yàn)表明,PSO-RELM相對(duì)BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)(SVM)、RELM具有更好的分類(lèi)精度和更佳的穩(wěn)定性。
  (2)提出一種結(jié)合

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