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一种面向小样本数据的错标记样本识别方法: 2012年; 目的针对小样本数据的错标记问题,本文在CL-stability算法的基础上提出一种加权的错标记样本识别算法(UCL-stability)。方法在UCL-stability算法中,根据样本标记翻转后数据所能选出的差异特征数目,定义了一个投票权值用于衡量翻转不同样本标记对分类的影响。结果两组癌症基因表达数据的实验结果表明,UCL-stability与CL-stability算法均能有效识别数据中的可疑样本。通过人为错标记样本的进一步实验,显示UCL-stability算法相比于无投票权的CL-stability算法可取得较高的precision和recall值。结论本文提出的UCL-stability算法不仅考虑了小样本数据中单个样本的标记错误对分类器设计造成的影响,更进一步考虑了不同样本的标记错误对分类结果影响的差异。通过引入特征信息衡量该差异,UCL-stability取得了较好的结果。; 秦瑞斌郑浩然周宏; 关键词：微阵列

面向生物实验数据的信息挖掘及计算方法研究: 随着生物技术的发展，生物实验生产了海量数据，为了对这些数据进行处理，从系统层次理解生物系统的“系统生物学”被生物学家们提出并得到了迅速发展。在疾病研究领域，疾病的发生发展是有一定过程的，生物实验中与疾病有关的数据常常包含...; 秦瑞斌; 关键词：信息挖掘计算方法时间序列; 文献传递

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秦瑞斌