| 一种用于乳腺癌诊断的免疫分类算法 |
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| 引用本文： | 邓泽林,谭冠政,叶吉祥,范必双.一种用于乳腺癌诊断的免疫分类算法[J].中南大学学报(自然科学版),2010,41(4). |
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| 作者姓名： | 邓泽林 谭冠政 叶吉祥 范必双 |
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| 作者单位： | 1. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083;长沙理工大学,计算机与通信工程学院,湖南,长沙,410076
2. 中南大学,信息科学与工程学院,湖南,长沙,410083 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目，湖南省自然科学基金资助项目 |
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| 摘 要： | 基于人工免疫识别系统AIRS(Artificial immune recognition system)和核函数提出免疫分类算法Kernel-AIRS。Kernel-AIRS遵循AIRS算法框架,利用核函数将输入空间投影到高维核空间,以核空间距离来度量抗体?抗原的亲和度,提高算法对非线性可分问题的分类准确率。采用Kernel-AIRS定义核空间距离测量方法和规一化方法,分析抗体刺激度和核函数参数与分类准确率之间的关系,研究属性缺失样本对算法分类准确率的影响,并应用Kernel-AIRS算法诊断乳腺癌,分类准确率采用10次交叉验证评价。研究结果表明:Kernel-AIRS算法对排除属性缺失样本数据集分类的准确率为97.3%,对包含属性缺失样本数据集分类的准确率为96.9%,分类准确率较高,适用于乳腺癌的诊断。
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| 关 键 词： | 人工免疫识别系统 核函数 分类算法 医疗诊断 乳腺癌 |
An immune classification algorithm for breast cancer diagnosis |
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| DENG Ze-lin,TAN Guan-zheng,YE Ji-xiang,FAN Bi-shuang.An immune classification algorithm for breast cancer diagnosis[J].Journal of Central South University:Science and Technology,2010,41(4). |
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| Authors: | DENG Ze-lin TAN Guan-zheng YE Ji-xiang FAN Bi-shuang |
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