【摘 要】
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特征基因选择在微阵列数据分析中占据着非常重要的作用,好的特征选择方法是提高基因表达数据的分类精度与分类速度的关键之一。联系蚁群算法和粗糙集理论在微阵列数据处理上
【基金项目】
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国家自然科学基金（61100116）, 江苏省自然科学基金（BK2011492）, 江苏省高校自然科学基金（11KJB520004）
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特征基因选择在微阵列数据分析中占据着非常重要的作用,好的特征选择方法是提高基因表达数据的分类精度与分类速度的关键之一。联系蚁群算法和粗糙集理论在微阵列数据处理上的优势,文中结合粗糙集理论,对蚁群优化算法模型进行了改进,并将粗糙集的属性依赖度和属性重要度应用到蚁群算法的路径选择及评估中,提出一种新的基因选择方法。该方法实现简单,并可以比较快速地获得最优解,最终选择出较小的并且分类性能较强的特征基因子集。通过对基因数据集的仿真实验表明,该算法是有效可行的。
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