Skip navigation

putin IS MURDERER

Please use this identifier to cite or link to this item: https://oldena.lpnu.ua/handle/ntb/25931
Title: Hybrid swarm negative selection algorithm for dna-microarray data classification
Authors: Lytvynenko, V.
Bibliographic description (Ukraine): Lytvynenko V. Hybrid swarm negative selection algorithm for dna-microarray data classification / V. Lytvynenko // Вісник Національного університету "Львівська політехніка". – 2014. – № 800 : Комп’ютерні науки та інформаційні технології. – С. 134–148. – Bibliography: 35 titles.
Issue Date: 2014
Publisher: Видавництво Львівської політехніки
Keywords: алгоритм вибору
класифікатор
мікрочіп даних
аналіз головних компонентів
імпульсне перетворення
відбір ознак
Negative Selection Algorithm
Swarm Selection Algorithm
Classifier
DNAMicroarray Data
Principal Component Analysis
Wavelet transformation
Feature reduction
Feature selection
Abstract: В роботі запропоновано метод класифікації. Він заснований на комбінованому алгоритмі негативної селекції, який був спочатку розроблений для задач бінарної класифікації. Точність розробленого алгоритму була перевірена експериментальним шляхом з використанням наборів даних мікрочіпів. Експерименти підтвердили, що напрямок змін, внесених в розроблений алгоритм підвищує точність у порівнянні з іншими алгоритмів класифікації. In the paper, a classification method is proposed. It is based on Combined Swarm Negative Selection Algorithm, which was originally designed for binary classification problems. The accuracy of developed algorithm was tested in an experimental way with the use of microarray data sets. The experiments confirmed that direction of changes introduced in developed algorithm improves its accuracy in comparison to other classification algorithms.
URI: https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/25931
Content type: Article
Appears in Collections:Комп'ютерні науки та інформаційні технології. – 2014. – №800

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
20-134-148.pdf478.78 kBAdobe PDFView/Open
Show full item record


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.