基于神经网络MIV值分析的肿瘤基因信息提取

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摘要：运用统计学及数据挖掘相关知识，以结肠癌基因表达图谱为研究对象，综合运用GB指数、BP神经网络、小波变换等方法对问题给出求解的过程和结果．首先采用GB综合指数对无关基因进行筛选，选择两组备用基因的交集（114个）作为信息基因，降低基因维度．其次，用基因间的强相关性剔除冗余基因，利用BP神经网络对基因进行错判数计算，选取错判率最低、基因子集中基因数量最少的基因特征组，再利用平均影响值（MIV）方法进行基因筛选，最后进行错判数计算，最终确定含有12个基因的子集为最优基因组合．第三步，将每组基因表达值看做基因信号，运用小波转换法对基因数据进行去噪，去噪后特征基因减少为8个．

原文链接:http://www.cqvip.com/QK/93074X/201114/38715229.html

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