论文摘要
现有的基因特征选择算法针对基因特征本身的空间分布、特征之间的隐含关系及特征局部分布和特征的内在分布规律研究较少。为此有必要积极地提出新技术学习基因特征的重要性,提取基因特征间的隐含信息和描述特征的局部分布规律。通过深度网络进一步衡量基因特征的重要性,分析基因间的隐含关系,着眼生成最优特征子集的策略,为基因数据的进一步分析和应用打下基础。但是现有研究对于面向基因数据的深度网络如何与特征度量性算法高效融合以及算法的效率等问题鲜有研究。本文针对深度特征选择的研究现状和发展趋势进行深入分析,并提出其中存在的不足和解决问题的参考策略。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 栾志玲
关键词: 特征选择,基因特征,深度学习,最优特征子集
来源: 佳木斯职业学院学报 2019年05期
年度: 2019
分类: 社会科学Ⅱ辑,基础科学,信息科技
专业: 生物学,自动化技术
单位: 山东烟台职业学院
分类号: Q811.4;TP18
页码: 234-236
总页数: 3
文件大小: 2377K
下载量: 34
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