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针对单个人工神经网络稳定性差、分类精度不高的缺点，提出了基于样本过滤的人工神经网络集成算法，并用于基因表达数据分类．采用基因表达数据集Leukemia进行实验仿真，并与单个BP神经网络、Bagging神经网络集成和支持向量机进行比较．结果表明，样本过滤算法具有更好的稳定性和更高的分类精度．
样本过滤的基因表达数据分类
【摘 要】
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针对单个人工神经网络稳定性差、分类精度不高的缺点，提出了基于样本过滤的人工神经网络集成算法，并用于基因表达数据分类．采用基因表达数据集Leukemia进行实验仿真，并与单个BP神
【机 构】
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中国计量学院信息工程学院,中国矿业大学信息与电气工程学院
【出 处】
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中国计量学院学报
【发表日期】
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2009年3期
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