肿瘤亚型识别研究中智能算法的应用

目的:为解决肿瘤亚型识别过程中易出现的维数灾难和过拟合问题,提出了一种改进的粒子群BP神经网络集成算法。方法:算法采用欧式距离和互信息来初步过滤冗余基因,之后用Relief算法进一步处理,得到候选特征基因集合。采用BP神经网络作为基分类器,将特征基因提取与分类器训练相结合,改进的粒子群对其权值和阈值进行全局搜索优化。结果:当隐含层神经元个数为5时,候选特征基因个数为110时,QPSO/BP算法全局优化和搜索,此时的分类准确率最高。结论:该算法不但提高了肿瘤分型识别的准确率,而且降低了学习的复杂度。