提出一種群優(yōu)化擬合方法,通過(guò)測(cè)試函數(shù)和優(yōu)化模型,分析驗(yàn)證了其具有較好的優(yōu)化能力。采用群優(yōu)化擬合方法計(jì)算了關(guān)鍵特征集合,并結(jié)合臨床數(shù)據(jù)提出了一種基于群優(yōu)化擬合及臨床數(shù)據(jù)的癌癥lncRNA預(yù)測(cè)方法。該方法在關(guān)鍵特征集合的基礎(chǔ)上采用判別分析完成預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)過(guò)程中采用馬氏統(tǒng)計(jì)距離的最小原則。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法獲得了較好的收斂性能,在精確度、召回率和F1-Score三個(gè)指標(biāo)上都達(dá)到了較好的預(yù)測(cè)結(jié)果。 

【文章來(lái)源】：現(xiàn)代信息科技. 2020,4(16)

【文章頁(yè)數(shù)】：5 頁(yè)

【文章目錄】：
0 引言
1 lnc RNA關(guān)鍵特征選擇
2 Lnc RNA預(yù)測(cè)
    2.1 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集的平滑處理
    2.2 群優(yōu)化擬合
        2.2.1 方式1：散漫隨機(jī)運(yùn)動(dòng)
        2.2.2 方式2：原地避讓運(yùn)動(dòng)
        2.2.3 方式3：域內(nèi)群聚運(yùn)動(dòng)
        2.2.4 強(qiáng)制機(jī)制
    2.3 三種運(yùn)動(dòng)的四個(gè)機(jī)制
    2.4 群優(yōu)化擬合的實(shí)例化
    2.5 lnc RNA預(yù)測(cè)
3 實(shí)驗(yàn)性能分析與討論
    3.1 群優(yōu)化擬合的進(jìn)化性能
    3.2 群優(yōu)化擬合的優(yōu)化能力
    3.3 PCL-SOF-CD算法性能
4 結(jié)論



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