داده‌هاي ریزآرایه نقش مؤثری در طبقه‌بندی و تشخیص انواع بافت‌های سرطانی ایفا می‌کنند. با این حال در پژوهش‌های مرتبط با سرطان، تعداد نسبتاً کم نمونه‌ها در مقایسه با تعداد بسیار زیاد ژن‌ها، باعث ایجاد مشکلاتی از قبیل کاهش کارایی طبقه‌بندها، افزایش هزینه‌های محاسباتی و پیچ چکیده کامل
داده‌هاي ریزآرایه نقش مؤثری در طبقه‌بندی و تشخیص انواع بافت‌های سرطانی ایفا می‌کنند. با این حال در پژوهش‌های مرتبط با سرطان، تعداد نسبتاً کم نمونه‌ها در مقایسه با تعداد بسیار زیاد ژن‌ها، باعث ایجاد مشکلاتی از قبیل کاهش کارایی طبقه‌بندها، افزایش هزینه‌های محاسباتی و پیچیدگی در طبقه‌بندی سلول‌های سرطانی خواهد شد. یک راهکار مناسب جهت افزایش کارایی طبقه‌بندها، حذف ژنهای نامربوط و انتخاب نمونه‌های مناسب برای آموزش طبقه‌بندها است. در این مقاله یک مدل ترکیبی بر پایه الگوریتم بهینه‌سازی جستجوی فاخته چندهدفه و خوشه‌بندی فازی برای طبقه‌بندی داده‌های ریزآرایه پیشنهاد شده است. در اين مطالعه از نسخه دودویی الگوريتم جستجوی فاخته چندهدفه به منظور انتخاب ويژگي‌هاي مرتبط با بیماری و از نسخه پیوسته آن برای انتخاب تعداد نمونه‌های مناسب برای آموزش طبقه‌بندها استفاده شده است. به منظور تسریع در فرایند بهینه‌سازی و جلوگیری از گیرافتادن الگوریتم در بهینه‌های محلی، راهکارهای ابتکاری جدیدی نیز به الگوریتم اضافه شده‌اند. برای بررسی عملکرد مدل پیشنهادی، شبیه‌سازی‌های متعددی بر روی شش مجموعه داده سرطانی انجام گرفته و نتایج آن با دیگر مقالات مقایسه شده است. نتایج به دست آمده نشان می‌دهند در بسیاری از موارد مدل پیشنهادی قادر است در مقایسه با سایر روش‌ها، با انتخاب مجموعه کوچک‌تری از ژنهای متمایز، منجر به افزایش کارایی طبقه‌بندها شود.
پرونده مقاله
شبکه عصبی چندجمله‌ای (PNN) یک الگوریتم یادگیری بانظارت و از محبوب‌ترین مدل‌های مورد استفاده در کاربردهای واقعی است. هرچه شبکه عصبی چندجمله‌ای از نظر تعداد توصیفات جزئی (PDها) و لایه‌ها ساختار پیچیده‌تری داشته باشد، نیاز به زمان و حجم بیشتری برای محاسبه و ذخیره‌سازی دارد چکیده کامل
شبکه عصبی چندجمله‌ای (PNN) یک الگوریتم یادگیری بانظارت و از محبوب‌ترین مدل‌های مورد استفاده در کاربردهای واقعی است. هرچه شبکه عصبی چندجمله‌ای از نظر تعداد توصیفات جزئی (PDها) و لایه‌ها ساختار پیچیده‌تری داشته باشد، نیاز به زمان و حجم بیشتری برای محاسبه و ذخیره‌سازی دارد. در این تحقیق رویکرد جدیدی در زمینه بهبود کارایی طبقه‌بند شبکه عصبی چندجمله‌ای با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ (WOA) به نام PNN-WOA پیشنهاد شده که علاوه بر افزایش دقت PNN، زمان و حجم محاسبات قابل تحملی دارد. در رویکرد پیشنهادی، PDها بر اساس ترکیب دوبه‌دوی ویژگی‌ها از نمونه‌های آموزشی در لایه اول تولید می‌شوند. مجموعه‌ای از PDهای تولیدشده در لایه اول، متغیرهای ورودی و بایاس، عصب‌های لایه دوم را تشکیل می‌دهند. در نهایت خروجی شبکه عصبی چندجمله‌ای، توسط مجموع وزن‌دهی شده خروجی‌های لایه دوم به دست می‌آید. با استفاده از الگوریتم بهینه‌سازی نهنگ (WOA) بهترین بردار ضرایب وزن‌دهی به گونه‌ای که شبکه PNN بیشترین دقت طبقه‌بندی را داشته باشد، به دست می‌آید. برای ارزیابی روش PNN-WOA از یازده مجموعه داده موجود در پایگاه داده UCI استفاده شد. نتایج نشان می‌دهند که PNN-WOA در مقایسه با روش‌های پیشین از قبیل PNN-RCGA، PNN-MOPPSO، RCPNN-PSO و S-TWSVM عملکرد مناسبی دارد. همچنین نتایج آزمون آماری فریدمن نشان می‌دهند که در مجموع، روش پیشنهادی PNN-WOA نسبت به سایر روش‌های مقایسه‌شده، از نظر آماری عملکرد بهتری (با مقدار P برابر 039/0) داشته است.
پرونده مقاله
