基于迭代延长纠错输出编码的微阵列数据多分类方法

微阵列技术使快速大量检测基因成为可能,人们迫切需要利用该技术提高疾病诊断水平.因此,对微阵列数据的分析研究迅速发展,其中以数据多类分类研究尤为突出.但由于微阵列数据具有特征多、样本少的特点,使得传统统计学习方法分类效果欠佳.为了针对微阵列数据特点解决多类分类问题,提出了一种迭代延长纠错输出编码(iterative extension error correct output coding,IE-ECOC)的算法.在几个特征子集上,配合与特征相关的数据复杂度,利用一种基于二叉树的编码方法生成一个列池,并提出一种择列策略构造编码矩阵;然后,依据迭代验证结果延长矩阵.对癌症基因微阵列进行分类实验,结果显示,IE-ECOC对特征多、样本少的数据具有针对性,且与一些经典的ECOC算法相比,可以产生较好的结果,IE-ECOE算法效果也在实验中得到了验证.国家自然科学基金(61502402,61772023);;福建省自然科学基金(2016J01320,2015J05129

GaAs/GaAlAs多量子阱反射型光调制器及自电光效应器件

采用分子束外延技术生长含有大周期数的GaAs/GaAlAs多量子阱(MQW)及分布布喇格反射器(DBR)的PIN结构器件。研究了量子限制斯塔克效应(QCSE),分布布喇格反射及非对称腔模(ASFP)效应对光的反射调制作用及这三种效应的兼容性对光调制及逻辑器件的重要影响,给出研制的反射型光调制器及自电光效应器件的实验结果,对于常通型及常闭型调制器,其两态衬比度可达10 dB。所研制的SEED器件,其导通光能耗低于10 fJ/(μm)~2,实现其光学双稳态及R-S光触发器工作