基因表达谱数据挖掘的粒计算方法与应用--聚文网

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内容简介

基因表达谱数据挖掘是生物信息学领域的重要研究内容之一，发展高效实用的基因表达谱数据处理技术有助于挖掘重要的肿瘤基因信息，对肿瘤的早期发现、临床诊断与治疗以及疾病预防具有非常重要的科学意义和实际价值。粒计算是当前人工智能领域中模拟人类思维和解决复杂问题的新理论与新方法，它涵盖了所有有关粒度的理论、方法和技术，是研究大规模复杂问题求解、大数据分析与挖掘、不确定性信息处理的有力工具。由此，如何高效地从大规模复杂高维的基因表达谱数据中迅速挖掘数据之间的潜在关系，已成为粒计算研究知识获取技术的关键问题。本书介绍了基因表达谱数据挖掘的粒计算方法与应用的近期新进展，内容涉及基因表达谱数据挖掘的相关技术、粒计算的相关理论、基于邻域熵的肿瘤基因选择方法、基于邻域互信息的肿瘤基因选择方法、基于监督学习和粒计算的肿瘤基因选择方法。

本书可供生物信息学、计算机科学、人工智能等相关专业的研究人员阅读，也可供相关领域的工程技术人员参考。

前言
第1章基因表达谱数据挖掘的相关技术 1
1.1 引言 1
1.2 基因表达谱数据 3
1.2.1 基因表达谱数据的表示 3
1.2.2 基因表达谱数据的特点 4
1.2.3 基因表达谱数据的数学描述 5
1.3 特征选择 6
1.3.1 基因表达谱数据的特征选择 6
1.3.2 基于过滤法的特征选择 7
1.3.3 基于封装法的特征选择 8
1.3.4 基于嵌入法的特征选择 8
1.3.5 搜索策略 9
1.4 评价标准与指标 10
1.5 小结 12
参考文献 12
第2章粒计算的相关理论 18
2.1 粒计算的基本概念 18
2.2 粗糙集理论 20
……

基因表达谱数据挖掘的粒计算方法与应用

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