在生物信息学和计算生物学快速发展的背景下，基因表达数据的分析成为揭示疾病机制、预测治疗反应和发现潜在生物标志物的重要手段。微阵列（Microarray）技术作为一种高通量基因表达检测方法，能够同时测量成千上万种基因的表达水平，为大规模数据分析提供了丰富的数据资源。然而，由于其数据维度高、噪声大、样本量有限等特点，传统的统计方法在处理这类数据时面临诸多挑战。

近年来，人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）因其强大的非线性建模能力和对复杂模式的识别能力，被广泛应用于微阵列数据的分类任务中。特别是神经网络的集成学习方法，通过结合多个基模型的预测结果，有效提升了分类的准确性和稳定性。本文将围绕基于人工神经网络集成的微阵列数据分类方法展开研究，探讨其在实际应用中的表现与优化策略。

首先，人工神经网络的基本结构包括输入层、隐藏层和输出层，每一层由若干个神经元组成，各神经元之间通过权重连接。在微阵列数据分类中，输入层通常对应于基因表达值，输出层则代表不同的类别标签（如癌症类型或患者预后）。通过训练过程调整网络参数，使模型能够从高维数据中提取关键特征并实现准确分类。

然而，单一的神经网络模型在面对复杂的微阵列数据时，容易出现过拟合或泛化能力不足的问题。因此，引入集成学习方法成为提升分类性能的关键。常见的集成策略包括Bagging、Boosting和Stacking等。其中，Bagging通过多次采样构建多个子模型，并对结果进行投票或平均；Boosting则通过逐步修正错误样本，提高模型的整体表现；而Stacking则利用一个元学习器对多个基模型的输出进行组合，进一步增强分类效果。

在本研究中，我们采用了一种基于多层感知机（MLP）的集成框架，分别使用不同的初始化参数、训练集划分方式以及正则化策略构建多个基模型，并通过加权投票的方式进行最终决策。实验结果表明，该方法在多个公开的微阵列数据集上均取得了优于单一神经网络模型的分类准确率和AUC值。

此外，为了进一步提升模型的可解释性与实用性，我们还探索了特征选择方法与神经网络集成的结合。通过引入基于重要性评分的特征筛选机制，不仅降低了模型的复杂度，也提高了分类的效率和稳定性。

综上所述，基于人工神经网络集成的微阵列数据分类方法在处理高维、小样本的生物数据方面展现出显著优势。未来的研究可以进一步结合深度学习、迁移学习等先进技术，以应对更复杂的基因表达数据分析任务，推动精准医学的发展。