赵春
- 作品数：3 被引量：5H指数：1
- 供职机构：燕山大学电气工程学院生物医学工程研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>
- 面向基因表达数据的特征选择算法研究
- 生物信息学数据是一类在生命科学研究中所产生的数据,具有高维,小样本等显著特点,为了有效地分析该类数据,特征选择与降维处理是必不可少的步骤。生物信息学数据中的基因表达数据,与其他类型的数据相比,数据量更大,增长速度更快,其...
- 赵春
- 关键词：互信息生物信息学基因表达数据
- 文献传递
- 一种面向生物信息学数据的模式选择算法研究
- 2011年
- 本文面向生物信息学中一类重要问题———模式选择问题展开研究。针对模式选择过程中,算法复杂度高以及最佳模式量个数难以确定的问题,提出一种基于互信息(MI)理论实现模式选择,基于模糊神经的模式子集评价准则实现最佳模式量选择的算法。该算法基于模式信息与类别信息之间的相关程度,以及各子模式之间的冗余程度实现模式选择;基于模糊模式指标完成特征模式子集评价。实验数据采用数据挖掘后的小鼠基因表达数据(来自Leiden University)与UCI数据。结果表明,算法性能优良,无论在复杂度还是正确率方面效果均有所提高。
- 李昕赵春王惠惠赵芳芳
- 关键词：互信息生物信息学
- 特征选择(FS)算法在生物信息学中的应用被引量：5
- 2011年
- 在高维样本空间中寻找其隐藏的有意义的低维数据结构,并借此分析和探索事物的内在规律是特征选择(FS)算法的核心。生物信息学面向的是高维小样本数据,因此,FS算法在生物信息学领域研究中有着很大的发展空间。本文针对选择算法在生物信息学这一特殊研究领域中的应用研究成果进行了综述,介绍了FS算法的基本性质及其在序列分析、微阵列分析、质谱数据分析等领域的最新研究进展,分析了现有FS算法存在的问题,并对FS算法在生物信息学中应用的未来发展趋势予以了展望。
- 李昕马利王金甲赵春
- 关键词：生物信息学微阵列分析质谱分析
