【摘 要】
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现有的microRNA预测方法往往存在数据集类不平衡和适用物种单一的问题。针对以上问题,所做主要工作如下：1）提出基于序列熵的分层采样算法,该算法可在保持样本总体分布的基础上,
【机 构】
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哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61472095)资助
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现有的microRNA预测方法往往存在数据集类不平衡和适用物种单一的问题。针对以上问题,所做主要工作如下：1）提出基于序列熵的分层采样算法,该算法可在保持样本总体分布的基础上,采样生成正样本和负样本数量平衡的训练集;2）提出基于信噪比和相关性的特征选择,用于缩小训练集规模,以达到提高训练速度的目的;3）提出DS-GA算法,用于缩短SVM分类器参数的优化时间,达到减少过拟合的目的;4）结合集成学习的思想,经采样、特征选择、分类器参数优化3个步骤,建立了一种物种间通用的microRNA预测模型。实验表明,该模
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