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基因表達譜數據挖掘是生物信息學領域的重要研究內容之一，發展高效實用的基因表達譜數據處理技術有助於挖掘重要的腫瘤基因信息，對腫瘤的早期發現、臨床診斷與治療以及疾病預防具有非常重要的科學意義和實際價值。粒計算是當前人工智能領域中模擬人類思維和解決複雜問題的新理論與新方法，它涵蓋了所有有關粒度的理論、方法和技術，是研究大規模複雜問題求解、大數據分析與挖掘、不確定性信息處理的有力工具。由此，如何高效地從大規模複雜高維的基因表達譜數據中迅速挖掘數據之間的潛在關係，已成為粒計算研究知識獲取技術的關鍵問題。《基因表達譜數據挖掘的粒計算方法與應用》介紹了基因表達譜數據挖掘的粒計算方法與應用的最新進展，內容涉及基因表達譜數據挖掘的相關技術、粒計算的相關理論、基於鄰域熵的腫瘤基因選擇方法、基於鄰域互信息的腫瘤基因選擇方法、基於監督學習和粒計算的腫瘤基因選擇方法。
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