【摘 要】
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将蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACO)引入基因选择领域,并用基因与类别的相关性分析所得值来初始化最优化问题,缩短了找寻最优解的时间;以基因子集整体的样本辨别能力与子集中基因之间的平均距离的线性表达作为目标函数,有利于在找到关键基因的同时消除冗余;同时,由于目标函数不采用分类准确度,大大降低了计算复杂度,提高了方法的灵活性和适应性。
【机 构】
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湖南大学计算机与通信学院,湖南大学软件学院
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将蚁群优化算法(ant colony optimization algorithm,ACO)引入基因选择领域,并用基因与类别的相关性分析所得值来初始化最优化问题,缩短了找寻最优解的时间;以基因子集整体的样本辨别能力与子集中基因之间的平均距离的线性表达作为目标函数,有利于在找到关键基因的同时消除冗余;同时,由于目标函数不采用分类准确度,大大降低了计算复杂度,提高了方法的灵活性和适应性。
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