一种基于先验信息BPSO的基因选择方法  

作　　者：杨春[1] 韩飞[1] 

机构地区：[1]江苏大学计算机科学与通信工程学院,江苏镇江212013

出　　处：《软件导刊》2015年第7期36-40,共5页Software Guide

基　　金：国家自然科学基金资助项目(61271385)

摘　　要：针对如何提高所选基因子集的可解释性和分类性能,提出一种耦合先验信息二进制微粒群算法(BPSO)的基因选择方法。基因灵敏度(GCS)信息和基因调控(GR)信息分别耦合进两个相互独立的共享全局最优位置的BPSO过程中,主要利用先验约束进行粒子群初始化、粒子更新、限制最大速度和自适应变异操作。在两个公开微阵列数据集上的实验表明,由于GCS和GR信息的约束,新方法选出的基因数目较少但具有较强的分类能力。

关 键 词：基因选择 基因灵敏度 基因调控 二进制微粒群 

分 类 号：TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]