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基因表达谱数据挖掘方法研究书籍详细信息
- ISBN：9787030236807
- 作者：暂无作者
- 出版社：暂无出版社
- 出版时间：2009-3
- 页数：462
- 价格：88.00元
- 纸张：暂无纸张
- 装帧：暂无装帧
- 开本：暂无开本
- 语言：未知
- 丛书：暂无丛书
- TAG：暂无
- 豆瓣评分：暂无豆瓣评分
内容简介：
《基因表达谱数据挖掘方法研究》适合国内高校和科研院所生物和信息领域中从事生物信息学教学和研究的教师、高年级本科生、研究生和科技人员，对于其他与生物信息学研究有关及有志于从事这一领域研究的计算机科研人员也是必备的参考读物。基因表达谱数据挖掘可以帮助人们发现新的疾病亚型，提高复杂疾病诊断的正确率。因此，发展高效实用的基因表达谱数据处理方法具有十分重要的实际意义。《基因表达谱数据挖掘方法研究》首先介绍生物信息学中基因芯片和基因表达谱等一些基本概念，然后利用Re—lief、Fisher判别、Wilcoxon和Kruskal-Wallis秩和检验方法、信噪比方法、主成分分析方法、因子分析方法、独立分量分析方法、经典粗糙集和邻域粗糙集、人工神经网络和集成神经网络、小波包变换和离散余弦变换、遗传算法和遗传规划、流形学习、张量分析等方法，系统研究了基于基因表达谱的肿瘤亚型数据挖掘方法（包括特征提取与分类识别等）。设计多种基因表达谱分类识别算法，并结合SVM、NSC、FLDA、DLDA等多种分类器及集成分类器，进行大量的基因表达谱分类识别实验，以图和表的形式给出大量实验结果，同时对各种方法的性能进行比较。系统研究基于基因调控概率的肿瘤基因表达谱数据挖掘方法，结合Filter和Wrapper两种特征选择方法的优点，研究基于支持向量机和惩罚策略（SVPS）的肿瘤关键基因选择算法。设计基于标准遗传算法和多目标遗传算法的集成基因表达谱特征选择方法。
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其它内容：
书籍介绍
《基因表达谱数据挖掘方法研究》适合国内高校和科研院所生物和信息领域中从事生物信息学教学和研究的教师、高年级本科生、研究生和科技人员，对于其他与生物信息学研究有关及有志于从事这一领域研究的计算机科研人员也是必备的参考读物。基因表达谱数据挖掘可以帮助人们发现新的疾病亚型，提高复杂疾病诊断的正确率。因此，发展高效实用的基因表达谱数据处理方法具有十分重要的实际意义。《基因表达谱数据挖掘方法研究》首先介绍生物信息学中基因芯片和基因表达谱等一些基本概念，然后利用Re—lief、Fisher判别、Wilcoxon和Kruskal-Wallis秩和检验方法、信噪比方法、主成分分析方法、因子分析方法、独立分量分析方法、经典粗糙集和邻域粗糙集、人工神经网络和集成神经网络、小波包变换和离散余弦变换、遗传算法和遗传规划、流形学习、张量分析等方法，系统研究了基于基因表达谱的肿瘤亚型数据挖掘方法（包括特征提取与分类识别等）。设计多种基因表达谱分类识别算法，并结合SVM、NSC、FLDA、DLDA等多种分类器及集成分类器，进行大量的基因表达谱分类识别实验，以图和表的形式给出大量实验结果，同时对各种方法的性能进行比较。系统研究基于基因调控概率的肿瘤基因表达谱数据挖掘方法，结合Filter和Wrapper两种特征选择方法的优点，研究基于支持向量机和惩罚策略（SVPS）的肿瘤关键基因选择算法。设计基于标准遗传算法和多目标遗传算法的集成基因表达谱特征选择方法。
书籍真实打分
故事情节：4分
人物塑造：5分
主题深度：6分
文字风格：3分
语言运用：8分
文笔流畅：4分
思想传递：3分
知识深度：8分
知识广度：6分
实用性：8分
章节划分：3分
结构布局：8分
新颖与独特：9分
情感共鸣：4分
引人入胜：5分
现实相关：8分
沉浸感：5分
事实准确性：6分
文化贡献：6分
网站评分
书籍多样性：6分
书籍信息完全性：7分
网站更新速度：3分
使用便利性：3分
书籍清晰度：5分
书籍格式兼容性：3分
是否包含广告：6分
加载速度：4分
安全性：7分
稳定性：9分
搜索功能：5分
下载便捷性：6分
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