用于癌症分子分型的虚拟可重构结构演化硬件

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摘要：根据DNA微阵列数据维数高、样本少的特点，提出了一种用于癌症分子分型的演化硬件方法．该方法是基于虚拟可重构结构的演化硬件识别方法，具备灵活、高速和自适应能力强的特点，有利于建立一个拥有高数据吞吐能力、学习结果易读的高效分类系统．采用信噪比的方法进行特征选择，对选择的基因经过归一化和二值化，然后用演化硬件识别系统通过系统学习和系统分类2个阶段进行处理．急性白血病分类的硬件实验结果表明：演化硬件的识别率和识别时间分别达到了95．88％和0．12μs．

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关键词：识别方法 分类系统 适应能力 系统分类 大家共享 智能系统 模式识别 机器学习 演化算法 可编程逻辑门阵列