[发明专利]基于改进GA-SVM的肿瘤特征基因提取方法在审
| 申请号： | 201711081362.8 | 申请日： | 2017-11-07 |
| 公开（公告）号： | CN108664985A | 公开（公告）日： | 2018-10-16 |
| 发明（设计）人： | 陈伟锋;郭明;应时彦;张贵军 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/12;G06N99/00 |
| 代理公司： | 杭州天正专利事务所有限公司 33201 | 代理人： | 王兵;黄美娟 |
| 地址： | 310014 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 基于改进GA‑SVM的肿瘤特征基因提取方法，利用肿瘤基因表达谱数据，首先进行支持向量机进行样本分类，分为训练集、验证集以及测试集3个部分，再将测试集、验证集输入改进的GA‑SVM进行数据降维处理，得到基因特征子集；最后将所得基因特征子集输入支持向量机进行分类鉴定。结果表明本发明对肿瘤表达谱数据有较优的分类效果，并且具有很好的稳定性。本发明提出一种分类效果好、分类稳定性高的基于改进GA‑SVM的肿瘤特征基因提取方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基因提取 肿瘤特征 分类效果 基因特征 测试集 验证集 子集 改进 肿瘤基因表达 支持向量机 输入支持 数据降维 样本分类 肿瘤表达 向量机 训练集 分类 | ||
【主权项】：
1.基于改进GA‑SVM的肿瘤特征基因提取方法，包括以下步骤：步骤S1、将基因表达谱数据集进行支持向量机SVM进行样本选择，将样本分为：训练集、验证集和测试集；步骤S2、将上述得到的测试集、验证集输入改进的GA‑SVM进行数据降维处理，得到基因特征子集；步骤S3、将上述得到的训练集、验证集基因特征子集以及对应的测试集基因特征子集进行支持向量机SVM进行分类分析。
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