用于微阵列数据癌症分类的演化硬件多分类器

针对单分类器识别率低、稳定性差的问题,提出了一种用于微阵列数据分类的演化硬件多分类器选择性集成方法.首先把经过预处理的原始训练集随机划分为训练集和验证集;然后通过对训练集的学习获得基于演化硬件的基分类器;再用验证集评价基分类器的性能,选择其中一部分较好的基分类器组成最终的分类系统;最后用独立的测试集验证系统的性能.试验结果表明,对急性白血病和结肠癌数据集的识别率分别为95.42％、88.33％,与其他的模式识别方法具有可比性;同时在识别率相当的情况下,该方法的硬件代价远低于全集成的演化硬件多分类器.     

对我国土地行政管理体制的相关思考

我国自改革开放以来，社会主义经济发展取得了举世瞩目的成就，然而经济的发展是以各种资源的消耗以及环境污染为基本依托的，这也是全世界都在一直致力于突破的难题。随着我国城市化建设不断推进以及经济结构战略转型的全面实施，非农用土地的需求量将会进一步增长。土地资源不仅仅与社会经济的发展密切相关，同时对国家粮食安全，生态环境安全以及社会稳定、人民居住需求等等都有着至关重要的干系。面对如此众多的问题，土地行政管理如果不能从大局出发，就会陷入顾此失彼，捉襟见肘的危险境地一本文主要从土地行政管理的现状以及统筹城乡发展、统筹吃饭和建设这几个方面展开论述。     

用于癌症分子分型的虚拟可重构结构演化硬件

根据DNA微阵列数据维数高、样本少的特点,提出了一种用于癌症分子分型的演化硬件方法.该方法是基于虚拟可重构结构的演化硬件识别方法,具备灵活、高速和自适应能力强的特点,有利于建立一个拥有高数据吞吐能力、学习结果易读的高效分类系统.采用信噪比的方法进行特征选择,对选择的基因经过归一化和二值化,然后用演化硬件识别系统通过系统学习和系统分类2个阶段进行处理.急性白血病分类的硬件实验结果表明:演化硬件的识别率和识别时间分别达到了95.88%和0.12μs.     

过滤特征基因选择及演化硬件急性白血病分型

提出一种基于虚拟可重构结构的内部演化硬件癌症分子分型方法. 为有效处理DNA微阵列数据和便于硬件实现,对比研究了5 种基于过滤模式的信息基因选择方法. 演化硬件通过系统学习和系统分类两个阶段对经过特征选择的信息基因进行处理. 对急性白血病数据集的实验结果表明,基于信噪比信息基因选择方法的演化硬件分类器识别率最高. 演化硬件具有和其他传统模式识别方法可比的识别率,识别时间仅需0.12 ms.