神经网络集成技巧及其在癌症基因分类中的利用研究

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神经网络集成技巧及其在癌症基因分类中的利用研究

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毕业论文范文题目：神经网络集成技巧及其在癌症基因分类中的利用研究，论文范文关键词：神经网络集成技巧及其在癌症基因分类中的利用研究
神经网络集成技巧及其在癌症基因分类中的利用研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：微阵列技巧可能在不同前提下同时检测成千上万的基因在细胞中的表白程度。已成为生物信息学研究的焦点,对生物医学研究产生了极大的影响。在癌症的研究中,微阵列技巧可能从肿瘤基因表白数据的变异研究中,获得更好的癌症诊断与医治方法。人工神经网络已在很多范畴得到了成功的利用,通过集成多个体网络进步体系泛化才能的神经网络集成技巧已成（此处忽略..）为神经打算技巧的一个研究热点。本文研究神经网络集成技巧在癌症分类中的利用问题。针对基因表白数据中样本数量小的情况,本文介绍了神经网络集成算法Bagging与Boosting方法,并对它们进行分析比较。Boosting算法以进步不易分类样本的练习机会,也即增加这类样本被抽中的概率来进步体系的分类后果,但不牢固;而Bag（文章此处忽略..）ging算法以等概率的方法抽样生成练习集,虽分类后果不如Boosting,但更为牢固。为此本文树破一种不等概的抽样方法产生练习集,练习个体网络。并在基因表白数据长进行实验。成果表明,这种方法能有效地进步分类后果。研究表明,有抉择性地将部分个体网络用于集成能比全部个体网络用于集成获得更好的后果,针对抉择个体网络用于集成（文章此处忽略..）问题,本文提出一种动态集成方法,即以分类正确率为标准动态抉择个体神经网络集成。在基因表白数据长进行的实验成果表明,神经网络集成的后果得到明显进步。在基因表白数据的分析中,针对特点基因抉择,本文给出一种改进的信噪比方法,以中位数代替均值作为信噪比的参量。并在基因表白数据长进行实验,表明该方法能有效地剔除冗余基因。针对特（略..）点基因的选取,本文还提出一种基于分层抽样的方法抉择基因构成特点基因集,并在结肠癌数据集长进行实验。实验成果表明这种方法可更有效公道地获得特点基因集。将多个单个分类器独特构成分量分类器,以分类正确率较高的分量分类器进行集成得到终极分类后果。在基因表白数据长进行实验,成果表明,以这种方法集成可有效地进步分类猜测成果。

以上为本篇毕业论文范文神经网络集成技巧及其在癌症基因分类中的利用研究的介绍部分。

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