基于AdaBoost集成学习的演化硬件DNA微阵列数据分类

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摘要：为了更好地解决DNA微阵列数据的分类问题并进一步提高系统的识别率,提出了一种用于DNA微阵列数据分类的演化硬件多分类器AdaBoost选择性集成学习方法.在系统集成阶段,介绍了2种改进的AdaBoost算法,分别探讨了以样本标记提升抽样有效容量和直接面向组合分类器分类精度提升的选择性集成策略.对急性白血病、肺癌、结肠癌数据集进行了试验.结果表明,基于AdaBoost集成学习的演化硬件方法对白血病、肺癌、结肠癌的平均识别率为97.06%,99.32%,和94.44%.相对于传统演化硬件集成学习方法,文中方法保证更优识别率的同时有效降低了硬件实现代价.

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/94803B/201701/670965054.html

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关键词：adaboost boost 数据分类 微阵列 abo 机器学习 演化硬件 DNA微阵列 AdaBoost 选择性集成