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复杂生物数据的特征建模及高效学习理论与应用

2016年 基础理论
  • 成果简介
　　随着生物实验技术的不断革新，生物数据呈现爆发式增长并不断累积。同时，由于生物系统的高度复杂性，使得生物数据的特征异常复杂，存在噪声高、维数高、冗余度高、类别多及标记多等特点。因此，要采用智能计算方法从复杂生物数据中提取和预测未知的生物医学知识，需要对生物数据进行有效的特征建模，并提出高效学习模型。在国家自然科学基金项目（6项）、教育部新世纪优秀人才支持计划项目（2项）以及其他省部级项目（12项...
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