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J-GLOBAL ID：201302277183532908   整理番号：13A1373511

蛋白質質量分析データのためのラフ集合論に基づく並列特徴選択

A PARALLEL FEATURE SELECTION BASED ON ROUGH SET THEORY FOR PROTEIN MASS SPECTROMETRY DATA

著者 (3件)： ZHANG Binjie (Harbin Inst. Technol., Harbin, CHN) ,  JI Zhenzhou (Harbin Inst. Technol., Harbin, CHN) ,  LI Cong (Harbin Inst. Technol., Harbin, CHN)
資料名： IET Conference Publications  (IET Conference Publications)
巻： 598 Vol.1  ページ： 248-251  発行年： 2012年 
JST資料番号： B0665A  ISSN： 0537-9989  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 蛋白質の特徴選択は全特徴から最適化部分集合を選択するプロセスであり,その一つとして埋め込み法がある。部分集合論は埋め込み法における最も共通的に使われる理論の一つである。本論文では,高分解能蛋白質質量分析データのためのラフ集合論に基づく並列特徴選択法を提案した。本結果は,提案のアルゴリズムが蛋白質質量分析データ解析で良好に機能することを示し,高速度検出における選択特徴集合低減の最大化を保証した。本アルゴリズムはシステム記録量,解析の複雑さあるいはコストを低減するばかりでなく,分類精度を維持し改善することができた。

シソーラス用語： *タンパク質 ,  *質量分析 ,  理論 ,  ラフ集合 ,  並列処理 ,  *特徴選択 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： ラフ集合論 ,  検出アルゴリズム

分類 (3件)： 蛋白質・ペプチド一般  (EB03010N) ,  質量分析  (CC03013N) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： 蛋白質 ,  質量分析 ,  ラフ集合論 ,  特徴選択