SwePub
Sök i LIBRIS databas

  Utökad sökning

L773:1566 2535 OR L773:1872 6305
 

Sökning: L773:1566 2535 OR L773:1872 6305 > Multi-correntropy f...

Multi-correntropy fusion based fuzzy system for predicting DNA N4-methylcytosine sites

Ding, Yijie (författare)
University of Electronic Science and Technology of China, Quzhou, China
Tiwari, Prayag, 1991- (författare)
Högskolan i Halmstad,Akademin för informationsteknologi
Guo, Fei (författare)
Central South University, Changsha, China
visa fler...
Zou, Quan (författare)
University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China; University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu, China
visa färre...
 (creator_code:org_t)
Amsterdam : Elsevier, 2023
2023
Engelska.
Ingår i: Information Fusion. - Amsterdam : Elsevier. - 1566-2535 .- 1872-6305. ; 100, s. 1-10
  • Tidskriftsartikel (refereegranskat)
Abstract Ämnesord
Stäng  
  • The identification of DNA N4-methylcytosine (4mC) sites is an important field of bioinformatics. Statistical learning methods and deep learning have been applied in this direction. The previous methods focused on feature representation and feature selection, and did not take into account the deviation of noise samples for recognition. Moreover, these models were not established from the perspective of prediction error distribution. To solve the problem of complex error distribution, we propose a maximum multi-correntropy criterion based kernelized higher-order fuzzy inference system (MMC-KHFIS), which is constructed with multi-correntropy fusion. There are 6 4mC and 8 UCI data sets are employed to evaluate our model. The MMC-KHFIS achieves better performance in the experiment. © 2023

Ämnesord

TEKNIK OCH TEKNOLOGIER  -- Elektroteknik och elektronik -- Datorsystem (hsv//swe)
ENGINEERING AND TECHNOLOGY  -- Electrical Engineering, Electronic Engineering, Information Engineering -- Computer Systems (hsv//eng)

Nyckelord

4mC
DNA N4-methylcytosine
Fuzzy model
Multi-correntropy fusion
Sequence classification

Publikations- och innehållstyp

ref (ämneskategori)
art (ämneskategori)

Hitta via bibliotek

Till lärosätets databas

Hitta mer i SwePub

Av författaren/redakt...
Ding, Yijie
Tiwari, Prayag, ...
Guo, Fei
Zou, Quan
Om ämnet
TEKNIK OCH TEKNOLOGIER
TEKNIK OCH TEKNO ...
och Elektroteknik oc ...
och Datorsystem
Artiklar i publikationen
Information Fusi ...
Av lärosätet
Högskolan i Halmstad

Sök utanför SwePub

Kungliga biblioteket hanterar dina personuppgifter i enlighet med EU:s dataskyddsförordning (2018), GDPR. Läs mer om hur det funkar här.
Så här hanterar KB dina uppgifter vid användning av denna tjänst.

 
pil uppåt Stäng

Kopiera och spara länken för att återkomma till aktuell vy