基因选择是基因芯片数据分析中的一个重要问题。基因选择的主要困难在于基因数远远大于实验样本数。在Fisher优化模型的基础上 ,提出了快速Fisher优化模型 ,从而使得算法的计算规模主要依赖于样本数而不是特征数 ,大大提高了计算速度。在公共数据中的实验表明该方法速度快 ,选择的基因对分类结果是有效的。