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多目标优化（MOO）技术通常同时实现最大化和最小化目标的组合。 该研究建议使用对偶性更简单地对多目标函数进行标量。 使用对偶解决了四个目标函数的示例，并获得了令人满意的结果。

基因（特征）数远大于条件（样本）数，基因表达数据中往往存在大量噪声，并且生物学或医学工作者期望能从大量的基因中挑选出与疾病诊断有关的标志基因，因此，应用基因表达数据进行疾病分类预测的关键环节是基因选择

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