Cancer förutsägelser är av stor betydelse och betydelse och det är viktigt att förse forskare och forskare med nya, exakta och robusta beräkningsverktyg för denna fråga. Nya tekniker som Microarray och Next Generation Sequencing har banat väg för beräkningsmetoder och tekniker för att spela kritiska roller i detta avseende. Många viktiga problem inom cellbiologin kräver att de täta ickelinjära interaktionerna mellan funktionella moduler beaktas. Vikten av datorsimulering för att förstå cellulära processer är nu allmänt vedertagen, och en mängd simuleringsalgoritmer som är användbara för att studera vissa delsystem har utformats. I denna artikel, en Sparse Compact Incremental Learning Machine (SCILM) föreslås för cancer klassificering problem på microarray genuttryck data som drar nytta av Correntropy kostnad som gör det robust mot olika ljud och avvikelser. Eftersom SCILM använder l 1-norm av vikterna har den dessutom gleshet som även kan användas för genurval. Slutligen, på grund av kompakt struktur, den föreslagna metoden är kapabel att utföra klassificeringsuppgifter i alla fall med endast en neuron i sitt dolda lager. Den experimentella analysen utförs på 26 välkända mikroarray dataset om olika typer av cancer och resultaten visar att den föreslagna metoden inte bara uppnått signifikant hög noggrannhet utan också på grund av sin gleshet, slutliga konnektivitet vikter bestämde värdet och effektiviteten av varje gen avseende motsvarande cancer.
Sparse Compact Incremental Learning Machine (SCILM) är en metod som föreslogs i REF för cancerklassicering.
Cancer classification by correntropy-based sparse compact incremental learning machine
{'venue': None, 'journal': 'Gene Reports', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}