基于GPU加速的生物数据分类中最优特征组合发现算法的深度研究与实践

一、引言

1.1研究背景与意义

在生命科学领域，生物数据分类扮演着举足轻重的角色，是深入理解生命现象、探索生命奥秘的关键环节。随着高通量测序技术、蛋白质组学技术、代谢组学技术等现代生物技术的迅猛发展，生物数据呈爆发式增长态势。这些数据涵盖了从微观层面的基因序列、蛋白质结构，到宏观层面的生物表型、生态系统等丰富信息，为生命科学研究提供了前所未有的机遇。

然而，海量的生物数据也给研究人员带来了巨大挑战。在众多的生物数据中，存在着大量的冗余信息和噪声，如何从这些纷繁复杂的数据中准确、高效地提取出关键特征，并将数据进行合理分类，成