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徐久成; 黄方舟; 穆辉宇; 王云; 徐战威;
河南师范大学计算机与信息工程学院河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心;
基因分类; 主成分分析; 信息增益; 特征选择;
机译:监督判别稀疏PCA用于基于多视图生物数据的特征基因选择和肿瘤分类
机译:基于多Agent的肿瘤基因特征选择方法
机译:基于MFA评分和冗余排除的过滤器特征选择方法及其在肿瘤基因表达数据分析中的应用
机译:基于基因表达数据的基于LLRFC和冗余分析的过滤器特征选择方法用于肿瘤分类
机译:网络数据特征的提取,表征和建模-基于压缩感知和鲁棒PCA的方法
机译:基于信息增益和支持向量机的癌症分类基因选择混合方法
机译:稀疏pCa对象识别的信息特征选择
机译:基于Relm和PCA特征的结构MRI图像的Relm PCA MRI诊断老年痴呆症的方法及其装置
机译:规定将从假定的生物或与这些物质相互作用的合成物质获得的不同类型的生物物质按照假定的方式有序地排列和固定,以一种有序方式生产识别方法基因型鉴定,基因诊断方法,鉴定人类基因型。筛选获得多种人类h虫痕量靶标的筛选方法,系统分析和显示基因型,局部定量分析系统,基因相互作用分析系统,筛选方法以选择通过人体交叉获得的h u00ecbridos的痕量靶标的各种转运方法。位点定量分析系统,痕量定量分析方法以分析生物的定量特征。与表达目的性状的基因相关的基因,机体多样性改良方法,相互作用系统分析
机译:基于基因表达特征分析的循环肿瘤细胞标志物检测系统及方法
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