王明怡
- 作品数：9 被引量：38H指数：4
- 供职机构：浙江大学生命科学学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家教育部博士点基金浙江省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学理学自然科学总论更多>>
- 基于人工神经网络集成的微阵列数据分类被引量：9
- 2005年
- 基因数量远多于样本数量是基因表达微阵列数据进行疾病诊断所面临的主要挑战,为此提出了采用人工神经网络集成的组织分类方法.该方法使用Wilcoxon测试选择用于与分类相关性较高的重要基因,通过凸伪数据法产生神经网络集成中各个体的训练集,用简单平均法集成网络个体的测试结果.采用实际的微阵列实验数据集分别进行独立测试和交叉验证测试,结果表明,该方法性能优于单个神经网络、最近邻法和决策树.受试者特征曲线测试表明,神经网络集成性能优于单个神经网络.
- 王明怡吴平夏顺仁
- 关键词：微阵列
- 基于概率神经网络的基因选择和组织分类方法被引量：4
- 2005年
- 提出了基于概率神经网络的微阵列数据分析方法。该方法采用Wrapper模式,将基因选择整合到组织分类任务中,并给出了采用随机寻优的特征子集搜索算法。实际的生物学实验数据证明该方法有较高的分类准确性,选择的基因集合与组织类别有较高相关性。
- 王明怡王德林黄金钟
- 关键词：微阵列概率神经网络基因选择
- 一个Windows环境下的课件写作系统的设计与实现
- Windows面向对象的图形界面极大地方便了用户的使用,也对传统的教学方式提出了更高的要求.该文描述了一个用于编写CAI课件的通用写作系统的设计与实现,该系统预期用于Windows初学者的培训.该系统可方便地把教师的讲解...
- 王明怡
- 关键词：写作系统WINDOWS面向对象CAI
- 微阵列数据挖掘技术的研究
- 微阵列作为一种新的分子生物学技术,可以同时测量生物样本在几千个基因中的表达水平.从这一实验手段可以得到全基因组的基因表达数据,为获取内在、未知而有意义的生物学知识提供了可能.这一领域研究的主要挑战在于开发生物信息学工具来...
- 王明怡
- 关键词：微阵列无监督学习基因选择神经网络集成基因网络
- 曲线参数化模型研究
- 2001年
- 提出了一个基于一般曲线的参数化设计模型．阐述了曲线(面)参数化设计、曲线的尺寸和曲线控制多边形的相似度等新概念，揭示了曲线参数化中各个模块之间的内在联系．提出了一个适合于参数化的几类曲线表示形式，以及曲线间可能存在的多种约束关系及其语言文法表示，给出了几种约束情况下约束的满足方法、建立约束满足次序和约束求解的新算法和曲线参数化进一步研究的方向。
- 金建国王明怡陈琦琪谭建荣
- 关键词：相似度参数化设计文法控制多边形
- 基于微阵列数据的基因网络预测方法研究进展被引量：6
- 2005年
- DNA微阵列技术可同时定量测定成千上万个基因在生物样本中的表达水平,从这一技术获得的全基因组范围表达数据为揭示基因间复杂调控关系提供了可能。研究人员试图通过数学和计算方法来构建遗传互作的模型,这些基因调控网络模型有聚类法、布尔网络、贝叶斯网络、微分方程等。文章对网络重建计算方法的研究现状进行了较为全面的综述,比较了不同模型的优缺点,并对该领域进一步的研究趋势进行了展望。
- 王明怡夏顺仁陈作舟
- 关键词：基因网络微阵列聚类微分方程贝叶斯网络
- 曲线参数化模型研究被引量：9
- 2002年
- 介绍了一个基于一般曲线的参数化设计模型 .阐述了曲线 (面 )参数化设计、曲线的尺寸和曲线控制多边形的相似度等新概念 ,揭示了曲线参数化中各个模块之间的内在联系 .提出了一个适合于参数化的几类曲线表示形式 .归纳了曲线间可能存在的多种约束关系及其语言文法表示 ,给出了几种约束情况下约束的满足方法 ,以及建立约束满足次序和约束求解的新算法 .在此基础上 。
- 金建国周明华王明怡谭建荣
- 关键词：参数化设计
- 基于相关性分析的基因选择算法被引量：7
- 2004年
- 常用的排列法从微阵列数据中选择的基因集合会包含相关性较高的基因,这会影响分类器的性能,为了去除这些冗余基因(特征),提出了无监督的特征选择算法.该算法主要包含:将原始特征集划分为一组相似的子集(聚类);从每个聚类中选择代表性特征.特征的划分采用特征间的相关性作为测度以k近邻原则来完成.该算法无需指定聚类数量,时间复杂度低.真实的生物学数据实验证明该算法可显著提高分类器的分类准确性.
- 王明怡吴平王德林
- 关键词：微阵列基因选择无监督学习
