Identifying highly discriminating genes is a critical step in tumor recognition tasks based on microarray gene expression profile data and machine learning. Gene selection based on tree models has been the subject of several studies. However, these methods are based on a single-tree model, often not robust to ultra-highdimensional microarray datasets, resulting in the loss of useful information and unsatisfactory classification accuracy. Motivated by the limitations of single-tree-based gene selection, in this study, ensemble gene selection methods based on multiple-tree models were studied to improve the classification performance of tumor identification. Specifically, we selected the three most representative tree models: ID3, random forest, and gradient boosting decision tree. Each tree model selects top-n genes from the microarray dataset based on its intrinsic mechanism. Subsequently, three ensemble gene selection methods were investigated, namely multipletree model intersection, multiple-tree module union, and multiple-tree module cross-union, were investigated. Experimental results on five benchmark public microarray gene expression datasets proved that the multiple tree module union is significantly superior to gene selection based on a single tree model and other competitive gene selection methods in classification accuracy.
Journal of Advanced Information Technology and Convergence
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v.10
no.1
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pp.1-14
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2020
Antenna selection is a method to enhance the performance of spatial multiplexing multiple-input multiple-output (MIMO) systems, which can achieve the diversity order of the full MIMO systems. Although various selection criteria have been studied in the literature, they should be adjusted to the detection operation implemented at the receiver. In this paper, antenna selection methods that optimize the post-processing signal-to-noise ratio (SNR) and eigenvalue are considered for the lattice reduction (LR)-based receiver. To develop a complexity-efficient antenna selection algorithm, the incremental selection strategy is adopted. Moreover, for improvement of performance, an additional iterative selection method is presented in combination with an incremental strategy.
Only a few studies have been conducted on how to select multiple classifiers from the pool of available classifiers for showing the good classification performance. Thus, the selection problem if classifiers on how to select or how many to select still remains an important research issue. In this paper, provided that the number of selected classifiers is constrained in advance, a variety of selection criteria are proposed and applied to tile construction of multiple classifier systems, and then these selection criteria will be evaluated by the performance of the constructed multiple classifier systems. All the possible sets of classifiers are trammed by the selection criteria, and some of these sets are selected as the candidates of multiple classifier systems. The multiple classifier system candidates were evaluated by the experiments recognizing unconstrained handwritten numerals obtained both from Concordia university and UCI machine learning repository. Among the selection criteria, particularly the multiple classifier system candidates by the information-theoretic selection criteria based on conditional entropy showed more promising results than those by the other selection criteria.
In existing literature on multiple-input multiple-output (MIMO) relaying communication systems, antenna selection is often implemented by maximizing the channel capacity or the output single-to-noise ratio (SNR). In this paper, we propose an energy-efficient low-complexity antenna selection scheme for MIMO relaying communication systems. The proposed algorithm is based on beamforming and maximizing the Frobenius norm to jointly optimize the transmit power, number of active antennas, and antenna subsets at the source, relaying and destination. We maximize the energy efficiency between the link of source to relay and the link of relay to destination to obtain the maximum energy efficiency of the system, subject to the SNR constraint. Compared to existing antenna selection methods forMIMO relaying communication systems, simulation results demonstrate that the proposed method can save more power in term of energy efficiency, while having lower computational complexity.
A power system designer may have difficulties in choosing a suitable multiple-input converter topology for a specific target application because each multiple-input converter topology presented in the literature has its own advantages and disadvantages. In this perspective, this paper presents a systematic topology selection method for multiple-input converters with three comparison criteria including cost-saving effect, modularity potential and flexibility. Based on these criteria, this paper proposes a strategic flow chart example for choosing a proper multiple-input converter topology. This flow chart will provide a powerful selection tool to a power system designer when he or she chooses a specific multiple-input converter for a given application.
A data stream is a massive unbounded sequence of data elements continuously generated at a rapid rate. Query processing for such a data stream should also be continuous and rapid, which requires strict time and space constraints. In most DSMS(Data Stream Management System), the selection predicates of continuous queries are grouped or indexed to guarantee these constraints. This paper proposes a new scheme tailed an ASC(Attribute Selection Construct) that collectively evaluates selection predicates containing the same attribute in multiple continuous queries. An ASC contains valuable information, such as attribute usage status, partially pre calculated matching results and selectivity statistics for its multiple selection predicates. The processing order of those ASC's that are corresponding to the attributes of a base data stream can significantly influence the overall performance of multiple query evaluation. Consequently, a method of establishing an efficient evaluation order of multiple ASC's is also proposed. Finally, the performance of the proposed method is analyzed by a series of experiments to identify its various characteristics.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.15
no.3
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pp.1140-1155
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2021
Up to now, many state-of-arts have been proposed for two-way relaying system with linear modulations. The performances of antenna selection (AS) at both transmit and relay nodes need to be investigated in some two-way relaying multiple-input multiple-output (TWRM) systems. In this paper, the goal is focused on the study of nonlinear modulations, i.e., continuous phase modulation (CPM) in TWRM systems. Firstly, the joint phase trellis are simplified by reversed Rimoldi processing so as to reduce the systems' complexity. Then the performances of joint transmit and receive antenna selection (JTRAS) with CPM modulations in two-way relaying MIMO systems are analyzed. More exactly, the pair wise probability (PEP) is used to evaluate the error performance based on the CPM signal matrix, which is calculated in terms of Laurent expression. Since the channels subject to two terminal nodes share common antennas at relay node R in multiple-access scheme, we revise the JTRAS algorithm and compare it to existing algorithm via simulation. Finally, the error performances for various schemes of antenna selection are simulated and compared to the analysis in this paper.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.29
no.6A
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pp.607-613
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2004
The future wireless communication systems will use spatial multiplexing with Multiple Input Multiple Output(MIMO) system to take advantage of high spectral efficiencies. In such systems it will be desirable to select a sub-set of available transmit or receive antennas to reduce cost and complexity. In this paper we propose a novel transmit antenna selection schemes for MIMO systems which is suitable for multipath environment. The proposed transmit antenna selection schemes offer better BER performance than that of MIMO systems without antenna selection and with traditionally proposed antenna selection schemes.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.28
no.11A
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pp.876-882
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2003
The future wireless communication systems will use spatial multiplexing with Multiple Input Multiple Output(MIMO) system to take advantage of large channel capacity gains. In such systems it will be desirable to select a sub-set of available transmit or receive antennas to reduce cost and complexity. In this paper we propose a novel antenna selection schemes for MIMO systems be suitable for multipath environment. Also, we analyze the capacity and define the outage probability for a novel antenna selection schemes for MIMO systems in multipath environment.
In order to improve the accuracy of cell selection in heterogeneous cellular systems, this paper proposes a fuzzy multiple-objective decision-based cell selection (FMDCS) strategy. Since heterogeneous cellular systems have different access technologies and multiple traffic classes, the strategy adopts cell type, data rate, coverage, transmission delay, and call arrival rate as evaluation indices, and uses different weight vectors according to the traffic classes of the mobile host. Then, a fuzzy multiple-objective decision algorithm is applied to select the optimal cell from all candidates. This paper also gives an instance analysis and simulation. The instance analysis shows FMDCS makes different selections for different traffic classes. Simulation results of the after-handoff quality-of-service (QoS) show the selected cell can provide MH optimal service.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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