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geneCBR是一个易于使用的,基于Java的生物信息学设计的应用程序,以便能够使用的组合技术,可以应用到基因选择,集群,知识的提取和预测。
在诊断模式中,geneCBR采用了基于案例的推理模型,结合了一组相关基因的聚类类似的患者和比例加权投票算法来提供准确的诊断,越来越多的细胞结构网络的检索的模糊原型。
,特别是geneCBR是一个基于微阵列数据模型,可以进行癌症分类。
为了存储属于每个样品的神器出山:www.shenqi73.com信息,系统将使用一个模糊编纂来表示各样品的基因表达水平。
此操作允许在整个案例库的推广,以解决内的实验和实验间的数据变化。
基于模糊真正的基因表达数据转换成一个小数量的模糊从属函数的离散化,该系统是能够构造一组是能够代表先前确定的类的主要特征的原型。
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