[1]黄丹凤 祁云嵩 许姗娜.基于粗糙集和蚁群算法的特征基因选择方法[J].计算机技术与发展,2012,(06):68-70.
　HUANG Dan-feng,QI Yun-song,XU Shan-na.Gene Selection Method Based on Rough Sets and Ant Colony Algorithm[J].,2012,(06):68-70.
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基于粗糙集和蚁群算法的特征基因选择方法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2012年06期
页码:
68-70
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
Gene Selection Method Based on Rough Sets and Ant Colony Algorithm
文章编号:
1673-629X（2012）06-0068-03
作者:
黄丹凤 祁云嵩 许姗娜
江苏科技大学计算机科学与工程学院
Author(s):
HUANG Dan-feng;  QI Yun-song;  XU Shan-na
School of Computer Science and Engineering, Jiangsu University of Science and Technology
关键词:
特征选择; 粗糙集; 蚁群算法
Keywords:
feature selection ; rough sets;  ant colony algorithm
分类号:
TP391
文献标志码:
A
摘要:
特征基因选择在微阵列数据分析中占据着非常重要的作用,好的特征选择方法是提高基因表达数据的分类精度与分类速度的关键之一。联系蚁群算法和粗糙集理论在微阵列数据处理上的优势,文中结合粗糙集理论,对蚁群优化算法模型进行了改进,并将粗糙集的属性依赖度和属性重要度应用到蚁群算法的路径选择及评估中,提出一种新的基因选择方法。该方法实现简单,并可以比较快速地获得最优解,最终选择出较小的并且分类性能较强的特征基因子集。通过对基因数据集的仿真实验表明,该算法是有效可行的
Abstract:
Gene selection takes an important place in DNA date analysis. Good feature selection method is one of the keys to improve the gene expression data classification accuracy and speed. Take advantage of ant colony optimization （ACO） algorithm and rough set theory in microarray data processing, use rough set theory and ACO algorithm to put forward a gene selection method. This algorithm uses rough set dependency and attributes significance to guide the ants search process and feature gene subset assess. It can get a feature subset easily and quickly, with a small number of genes can get good classification accuracy. The given examples testing in real datasets show that the proposed method is feasible and effective

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备注/Memo

备注/Memo:
国家自然科学基金（61100116）; 江苏省自然科学基金（BK2011492）; 江苏省高校自然科学基金（11KJB520004）黄丹凤（1987-），女，江苏兴化人，硕士研究生，研究方向为计算机应用技术、生物信息学祁云嵩，教授，博士，硕士生导师，研究方向为模式识别、生物信息学
更新日期/Last Update: 1900-01-01