基于邻域的扩展粗糙集模型及其在特征基因选择中的应用研究.docx
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基于邻域的扩展粗糙集模型及其在特征基因选择中的应用研究论文摘要粗糙集理论是近年来兴起的一种数据挖掘技术,可以用于特征选择、分类、聚类等多个领域。在实际应用中,粗糙集模型的性能与邻域选择有着密切的关系。本文提出了一种基于邻域的扩展粗糙集模型,并将其应用于特征基因选择中。实验结果表明,该模型在特征选择中具有更好的性能和稳定性。关键词:粗糙集;邻域选择;特征选择AbstractRoughsettheoryisadataminingtechnologythathasemergedinrecentyears.Itc
基于邻域的扩展粗糙集模型及其在特征基因选择中的应用研究的开题报告.docx
基于邻域的扩展粗糙集模型及其在特征基因选择中的应用研究的开题报告开题报告一、选题背景随着生物信息学研究领域的发展,高通量数据的产生成为了常态。在基因表达数据分析中,特征基因的选择是一个重要的环节。而粗糙集理论因其具有较强的鲁棒性和非参数性逐渐受到了生物信息学研究者的广泛关注。本研究旨在基于邻域的扩展粗糙集模型及其在特征基因选择中的应用进行探索和研究,为基因表达数据的分析提供一种新的思路和方法。二、研究内容本研究将基于邻域的扩展粗糙集模型应用于特征基因选择中。具体研究内容如下:1.阐述粗糙集理论的基本原理和
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基于单调邻域粗糙集的特征基因提取基于单调邻域粗糙集的特征基因提取摘要:在基因表达数据中,特征基因的提取是一个重要的任务,可以帮助我们理解基因和疾病之间的关系。然而,基因表达数据的维度高、噪声多以及数据的不平衡性等问题使得特征基因提取变得具有挑战性。为了解决这些问题,本文提出了一种基于单调邻域粗糙集的特征基因提取方法。实验结果表明,该方法在特征选择方面有着较好的性能,并能够发现与疾病相关的潜在基因。关键词:基因表达数据,特征基因提取,单调邻域粗糙集,特征选择1.引言基因表达数据包含了基因在特定组织或细胞中的
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基于邻域粗糙集的莆田地区肺癌特征选择.docx
基于邻域粗糙集的莆田地区肺癌特征选择摘要:肺癌是一种常见的恶性肿瘤,其早期诊断和治疗非常重要。特征选择在肺癌诊断和预测中起着至关重要的作用。本文提出了一种基于邻域粗糙集的肺癌特征选择方法,应用于莆田地区肺癌患者数据,得到了一组最有价值的肺癌预测特征,为莆田地区肺癌的预测和治疗提供了有力支持。关键词:肺癌、特征选择、邻域粗糙集、莆田一、引言肺癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤之一,其具有高发病率、高死亡率和高复发率等特点,给人类的健康带来了极大的危害。随着生活水平的提高和环境污染的加剧,肺癌患病率逐年上升。因此