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《基于演化硬件的DNA微陣列數(shù)據(jù)分類方法研究》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、分類號TP391．4密級公開重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文論文題目基于演化硬件的DNA微陣列數(shù)據(jù)分類方法研究DataBasedonEvolvableHardware指導(dǎo)教師王進(jìn)教授學(xué)科專業(yè)論文提交日論文評閱人答辯委員會主席余建橋教授西南大學(xué)2012年5月獨創(chuàng)性聲明本人聲明所呈交的學(xué)位論文是本人在導(dǎo)師指導(dǎo)下進(jìn)行的研究工作及取得的研究成果。據(jù)我所知，除了文中特別加以標(biāo)注和致謝的地方外，論文中不包含其他人已經(jīng)發(fā)表或撰寫過的研究成果，也不包含為獲得重迭自Ⅸ電太堂或其他教育機構(gòu)的學(xué)位或證書而使用過的材料。與我～同工作的同志對本研究所做的任何貢獻(xiàn)均已在論文中作了明確的說明并表示謝意。學(xué)位
2、論文作者簽名：陳爻簽字日期：如l乙年6月6日學(xué)位論文版權(quán)使用授權(quán)書本學(xué)位論文作者完全了解重送鯉電太堂有關(guān)保留、使用學(xué)位論文的規(guī)定，有權(quán)保留并向國家有關(guān)部門或機構(gòu)送交論文的復(fù)印件和磁盤，允許論文被查閱和借閱。本人授權(quán)重送郵電太堂可以將學(xué)位論文的全部或部分內(nèi)容編入有關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行檢索，可以采用影印、縮印或掃描等復(fù)制手段保存、匯編學(xué)位論文。(保密的學(xué)位論文在解密后適用本授權(quán)書)學(xué)位論文作者簽名：酥炙簽字日期：細(xì)乙年f月6日導(dǎo)師簽名：簽字日期：互隨移r1年6日毛日重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要由于各種癌癥在病原上有其自身的特點，為了達(dá)到最大療效和最小毒副作用，需要制定有針對性的治療
3、方案，因此癌癥的分類是治療的關(guān)鍵。當(dāng)前臨床上的癌癥診斷主要依據(jù)形態(tài)學(xué)信息，但有些在組織病理上相似的腫瘤也可能有不同的臨床表現(xiàn)，需要截然不同的治療方案。近年來，DNA微陣列技術(shù)的發(fā)展為癌癥研究提供了一種新的途徑，通過微陣列數(shù)據(jù)的表達(dá)值可以尋找基因之間的復(fù)雜關(guān)系，為研究癌癥的發(fā)病機理、對其進(jìn)行檢測并篩選相應(yīng)的治療藥物提供了依據(jù)。利用DNA微陣列數(shù)據(jù)對癌癥進(jìn)行分類已成為當(dāng)前癌癥研究的重點之一，但由于微陣列數(shù)據(jù)集具有小樣本、高維度、高噪音、高冗余、數(shù)據(jù)分布不均衡等特點，也為基于DNA微陣列數(shù)據(jù)的癌癥分類帶來了巨大的挑戰(zhàn)。由于DNA微陣列數(shù)據(jù)的獨特性，使用常規(guī)的模式識別方法并不一
4、定能獲得理想的分類效果。針對當(dāng)前基于DNA微陣列數(shù)據(jù)的癌癥分類中存在的學(xué)習(xí)和識別時間長，學(xué)習(xí)結(jié)果可讀性差等問題，為了更好地解決微陣列數(shù)據(jù)的分類問題并進(jìn)一步提高系統(tǒng)的識別率，本文提出了一種基于演化硬件的癌癥分類方法以建立～個高效、準(zhǔn)確的分類系統(tǒng)。與結(jié)構(gòu)和功能一次性固定、不可逆轉(zhuǎn)的傳統(tǒng)硬件電路相比較，演化硬件是一種基于可編程邏輯器件，通過應(yīng)用演化算法能夠自動的、動態(tài)的改變其自身結(jié)構(gòu)和功能從而適應(yīng)其周圍環(huán)境變化的新型電子器件。演化硬件分類系統(tǒng)基于可編程邏輯器件的高效、快速等特性，具有可在線適應(yīng)、實時性強、學(xué)習(xí)結(jié)果可讀性好等優(yōu)點。為了解決所提出的上述問題，本文在以下方面進(jìn)行了深
5、入研究。第一、針對單個演化硬件分類器存在的穩(wěn)定性差、識別率低等問題，建立了用于微陣列數(shù)據(jù)分類的演化硬件多分類器模型。對DNA微陣列數(shù)據(jù)采用基于過濾的信噪比特征選擇方法，然后使用虛擬可重構(gòu)結(jié)構(gòu)的演化硬件多次對數(shù)據(jù)集進(jìn)行學(xué)習(xí)生成不同的基分類器，最后采用大多數(shù)投票法對多個基分類器的輸出結(jié)果進(jìn)行集成。為了降低系統(tǒng)的演化難度，在演化過程中采用了增量演化策略；同時使用流水線技術(shù)降低系統(tǒng)的演化時間。第二、為了降低系統(tǒng)的硬件資源消耗．并進(jìn)一步提高系統(tǒng)的識別率，又引入了選擇性集成學(xué)習(xí)方法。首先把原始訓(xùn)練集分為訓(xùn)練集和驗證集，為了增加演化硬件基分類器的差異性進(jìn)行了多次隨機劃分，通過對訓(xùn)練集
6、的學(xué)習(xí)生成不同的基分類器；然后用對應(yīng)的驗證集測試基分類器的性能，并用演化硬件的輸出誤差作為評判基分類器優(yōu)良的標(biāo)準(zhǔn)；最后對基分類器的誤差值進(jìn)行排序，選取誤差值較小的基分類器用于最終的系統(tǒng)集成。對不同數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明，該方法建立了一個穩(wěn)定、高重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要效的DNA微陣列數(shù)據(jù)分類系統(tǒng)。關(guān)鍵詞：演化硬件，虛擬可重構(gòu)結(jié)構(gòu)，微陣列數(shù)據(jù)，多分類器，選擇性集成重慶郵電大學(xué)碩士學(xué)位論文AbstractSinceallkindsofcancershavetheirownfeatures，specifiedtreatmentsaredesiredtoachievethem
7、aximizeefficacyandminimizetoxicity,whichmakesthecancerclassificationasakeyinthecancertreatment．Nowadaystheclinicalcancerdiagnosisismainlybasedonthemorphologicalinformation．Sometumorsmayhavesignificantdifferenceonclinicalmanifestations，althoughtheysharesimilarmorphological
