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J-GLOBAL ID：201902256306918199   整理番号：19A1127957

条件付き相互情報を用いた適応弾性ネットによるマイクロアレイ分類のための情報遺伝子選択【JST・京大機械翻訳】

Informative gene selection for microarray classification via adaptive elastic net with conditional mutual information

著者 (3件)： Wang Yadi (School of Computer Science and Engineering, Southeast University, Nanjing 210096, China) ,  Yang Xin-Guang (College of Mathematics and Information Science, Henan Normal University, Henan 453007, China) ,  Lu Yongjin (Department of Mathematics and Economics, Virginia State University, Petersburg, VA 23806, USA)
資料名： Applied Mathematical Modelling  (Applied Mathematical Modelling)
巻： 71  ページ： 286-297  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0624A  ISSN： 0307-904X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 弱い正則化の下でより良い性能を達成する利点のために,弾性ネットは統計学,機械学習,バイオインフォマティクス,および他の分野において広い注意を引き付けた。特に,弾性ネット,適応弾性ネット(AEN)の変化は,適応グループ化効果を統合する。本論文では,条件付き相互情報を遺伝子選択プロセスに組み込むことにより,AENをさらに改善するために,新しいアルゴリズムを開発することを目的とした。この新しいアルゴリズムを適用して,大腸癌と白血病の2種類の癌に対する有意な遺伝子をスクリーニングした。サポートベクトルマシンを含む他のアルゴリズムと比較して,古典的弾性ネット,適応レーザおよび適応弾性ネット,提案アルゴリズム,AEN-CMIは,最小数の遺伝子を用いて最良の分類性能を得た。Copyright 2019 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 機械学習 ,  正則化 ,  大腸腫瘍 ,  アルゴリズム ,  サポートベクトルマシン ,  統計学 ,  *弾性 ,  レーザ ,  白血病 ,  *遺伝子
準シソーラス用語： バイオインフォマティクス ,  *遺伝子選択 ,  *マイクロアレイ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 弾性ネット ,  条件付き相互情報 ,  癌診断 ,  マイクロアレイデータ分類

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ネットワーク法  (KA03040X)

タイトルに関連する用語 (6件)： 適応 ,  弾性 ,  ネット ,  マイクロアレイ ,  分類 ,  遺伝子選択