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| 基于超限学习机的快速癌症检测方法 | |
| 引用本文： | 林宇鹏,谢智歌,徐凯,陈飞,刘利刚.基于超限学习机的快速癌症检测方法[J].中国科学技术大学学报,2018(2). |
| 作者姓名： | 林宇鹏 谢智歌 徐凯 陈飞 刘利刚 |
| 作者单位： | 中国科学技术大学数学科学学院;中国人民解放军71939部队;国防科技大学计算机学院;中南大学湘雅二医院 |
| 摘 要： | 利用基于局部感受野的超限学习机(ELM-LRF)算法从给定的基因表达数据中提取有效的特征来进行癌症检测与分类.首先使用主成分分析(PCA)方法对原数据进行适当预处理,减少数据中存在的冗余,然后构建特定的特征映射,将得到的数据映射到相应特征空间中去,最后对得到的数据特征进行训练学习,得到最终训练好的特征提取模型.实验表明,ELM-LRF的学习效率更高,取得的癌症检测效果比以往方法更好. |
| 本文献已被 CNKI 等数据库收录！ | |