Mô hình xử lý hiệu quả dữ liệu biểu hiện gen
Luận án đề xuất mô hình tập hợp các cây xiên phân ngẫu nhiên đơn giản phân lớp hiệu quả dữ liệu biểu hiện gen bằng kết hợp các cây xiên phân ngẫu nhiên đơn giản dựa trên siêu phẳng tối ưu thu được từ huấn luyện SVM để cho tăng cường độ chính xác cao hơn so với chỉ sử dụng mô hình đơn. Luận án đã xây...
Đã lưu trong:
| Tác giả chính: | |
|---|---|
| Tác giả khác: | |
| Định dạng: | Luận án |
| Ngôn ngữ: | Vietnamese |
| Được phát hành: |
2020
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://muontailieuso.quochoi.vn/DefaultBookView.aspx?BookID=34267 https://hdl.handle.net/11742/46445 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|
Thêm thẻ | Tóm tắt: | Luận án đề xuất mô hình tập hợp các cây xiên phân ngẫu nhiên đơn giản phân lớp hiệu quả dữ liệu biểu hiện gen bằng kết hợp các cây xiên phân ngẫu nhiên đơn giản dựa trên siêu phẳng tối ưu thu được từ huấn luyện SVM để cho tăng cường độ chính xác cao hơn so với chỉ sử dụng mô hình đơn. Luận án đã xây dựng 2 mô hình Bag-RODS và Boost-RODS phân lớp hiệu quả dữ liệu biểu hiện gen. Ngoài ra, các giải thuật này cũng cải thiện được độ chính xác phân loại khi kết hợp với các mô hình tăng cường dữ liệu bằng GAN và rút trích đặc trưng bằng DCNN. |
|---|