TY -的A2 Castiello Ciro盟——钟,联鑫盟——孟Qingfang AU - Chen Yuehui PY - 2021 DA - 2021/10/05 TI -一系列灵活的神经森林模型对癌症亚型基因表达数据分类SP - 6480456六世- 2021 AB -正确的癌症亚型分类具有重要意义的癌症发病机制的深入研究,实现准确的治疗癌症患者。近年来,癌症亚型的分类使用深层神经网络和基因表达数据已经成为一个热门话题。然而,大多数分类器可能面临的挑战过度拟合和低分类精度在处理小样本大小和高维生物数据。本文提出了级联灵活的神经森林(CFNForest)模型来完成癌症亚型分类。CFNForest扩展传统的柔性神经树结构FNT集团森林利用装袋整体战略,可以自动生成模型的结构和参数。为了深化FNT集团森林没有引入新的hyperparameters,多层层叠框架利用设计FNT组织森林模型,转换特性之间的水平,改善了模型的性能。拟议中的CFNForest模型还提高了运营效率和模型的鲁棒性,样本选择机制层和设置不同的权重之间每一层的输出。完成癌症亚型分类、FNT集团森林不同特性集被用来丰富模型的结构多样性,使它更适合处理小样本数据集的大小。RNA-seq基因表达的实验数据显示,CFNForest有效改善癌症亚型分类的准确性。分类结果具有良好的鲁棒性。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2021/6480456 DO - 10.1155/2021/6480456 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -