贺益恒

作品数：2被引量：5H指数：1
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供职机构：北京工业大学人工智能与机器人研究所更多>>
发文主题：基因表达缺失值遗传算法SVM基因选择更多>>
发文领域：生物学理学自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《数据采集与处理》《北京工业大学学报》更多>>
所获基金：水体污染控制与治理科技重大专项北京市教育委员会科技发展计划国家科技重大专项更多>>
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基于多数据集的胃癌亚型标志基因选择被引量：1
《北京工业大学学报》2013年第10期1590-1595,共6页李建更 贺益恒 郭庆雷 
国家科技重大专项(2009ZX07212-003);北京市教育委员会科技计划项目(JC002011200903)
基于机器学习方法分析胃癌微阵列数据,寻找和发现新的胃癌亚型分类的相关基因,可为进一步研究胃癌发生的分子机制及其基因水平的诊断和治疗提供标志与依据.现有方法大多使用单个数据集提取特征基因,样本量少,提取的特征基因应用于其他...
关键词：标志基因 胃癌 遗传算法 支持向量机（SVM） 
时序基因表达缺失值的加权双向回归估计算法被引量：4
《数据采集与处理》2013年第2期136-140,共5页李建更 郭庆雷 贺益恒 
北京市教育委员会科技计划(JC002011200903)资助项目;水体污染控制与治理重大专项--南水北调中线总干渠水质安全保障关键技术与工程示范(2009ZX07212-003)资助项目
由于受实验条件等客观因素制约,实验所得到的基因表达谱数据存在数据缺失的现象,不利于数据的后续使用。如何在不丢失数据信息、不影响数据整体使用的情况下,对实验数据进行估计、填充已成为目前生物信息学研究的热点。本文通过利用核...
关键词：时序基因表达 空间相关性 时间相关性 加权双向回归 缺失值估计 
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