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申请/专利权人：东北大学
申请日：2024-02-01
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118053501A
主分类号：G16B40/20
分类号：G16B40/20;G16B40/30;G16B25/10;G16B25/30;G06F18/2111;G06F18/2113;G06F18/23;G06F18/2411;G06F18/243;G06F18/27;G06N5/01;G06N20/20
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明提供一种基于遗传算法的生物标志物识别方法，涉及机器学习技术领域。该方法首先利用mRMR算法对高维的基因微阵列数据进行过滤；然后通过多种机器学习方法的特征选择结果与OBL算法相结合生成初始化种群，最后使用改进的遗传算法进行最优特征子集的选择，实现生物标志物的识别。该方法融合了不同特征选择算法的优势，还结合了全局搜索和局部搜索进行特征选择，得到的最优个体向量能够保留较少的特征数目且具备较高的分类准确率，实现了较好的分类效果。
主权项：1.一种基于遗传算法的生物标志物识别方法，其特征在于：对高维的基因微阵列数据进行过滤，保留M个特征；再通过多种机器学习算法对过滤后的基因微阵列数据进行特征选择，结合特征选择结果与OBL算法得到初始化种群，然后通过加入聚类，改进遗传算子与种群更新操作平衡全局搜索和局部优化，从而保留最优特征子集，实现生物标志物的识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北大学 一种基于遗传算法的生物标志物识别方法
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