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1.
蛋白质序列作为生物序列数据一个重要组成部分,对其的分析研究已经成为生物信息学中的一个重要的研究方向和内容.通过对序列进行模式挖掘,可以对蛋白质序列或某一蛋白质家族序列进行研究,因此蛋白质序列的模式挖掘已经成为蛋白质序列研究中的一项重要任务.MBioPM是一种最新的生物序列模式挖掘算法,该算法通过引入模式划分概念,提高算法的效率,但该算法在效率方面仍存在不足,而且挖掘结果存在冗余性的问题.因此,提出一种优化算法BioPMMH,通过带有模式划分特点的Hash链表结构来优化算法中的搜索空间及策略,并在算法过程中对重复模式进行过滤.实验表明,算法BioPMMH能有效提高模式挖掘的效率,并解决结果的冗余性问题. 相似文献
2.
Shaun Mahony David Hendrix Terry J. Smith Aaron Golden 《Artificial Intelligence Review》2005,24(3-4):397-413
The identification of overrepresented motifs in a collection of biological sequences continues to be a relevant and challenging
problem in computational biology. Currently popular methods of motif discovery are based on statistical learning theory. In
this paper, a machine-learning approach to the motif discovery problem is explored. The approach is based on a Self-Organizing
Map (SOM) where the output layer neuron weight vectors are replaced by position weight matrices. This approach can be used
to characterise features present in a set of sequences, and thus can be used as an aid in overrepresented motif discovery.
The SOM approach to motif discovery is demonstrated using biological sequence datasets, both real and simulated 相似文献
3.
以保证全局收敛的随机微粒群算法为基础,文章提出了一种双群体随机微粒群算法——DB-SPSO。该方法采用两个群体同时进化,一个群体在进化过程中所出现的停止微粒由另一群体的微粒来代替,并和此群体中其余的微粒一起继续进化。通过对此算法的参数适用范围及收敛率进行讨论,给出了此算法的适用范围。其仿真结果表明:对于单峰函数和多峰函数,此算法都能够取得较好的优化效果。 相似文献
4.
符号回归以构建一个能拟合给定数据集的函数模型为目的, 是对基本函数、运算符、变量等进行组合优化的过程.本文提出了一种求解符号回归问题的粒子群优化算法.算法以语法树对函数模型进行表达, 采用基因表达式将语法树编码为一个粒子, 设计了粒子的飞行方法及$r$-邻域环状拓扑的粒子学习关系.为使粒子具有跳出局部极值的能力和减轻粒子快速趋同对全局寻优造成的不利影响, 分别设计了突变算子和散开算子.此外, 为了得到比较简洁的函数模型, 在粒子的评价函数中以罚函数的方式对编码的有效长度进行控制.仿真实验表明, 提出的算法可以获得拟合精度更高、简洁性更好的函数模型. 相似文献
5.
聚类分析是数据挖掘的一种重要方法。本文受鸟群聚集行为的启发,提出了一种新的聚类方法——差异粒子群聚类算法(DPSC)。DPSC算法将样本数据转化为具有行为能力的粒子,通过促使不同类别的粒子相互分离,而同类的粒子高度聚集,最终在粒子的运动中涌现出整个数据群体的内部组织结构,从而完成对样本数据的聚类。在三个标准数据集和六个人工复杂数据集上同K-Means、PSO和PSO+K-Means算法进行了比较,结果显示DPSC算法的聚类性能更优异。 相似文献
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8.
粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点,在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO(IPSO)算法,以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能,而且还具有良好的稳定性。 相似文献
9.
粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)是一种新兴的优化技术,其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO算法具有简单、易实现、可调参数少等特点,在很多领域得到了广泛应用。但PSO算法存在早熟收敛问题。为了克服粒子群优化算法的早熟收敛问题,提出了一种旨在保持种群多样性的改进PSO(IPSO)算法,以提高PSO算法摆脱局部极小点的能力。通过对3种Benchmark函数的测试,结果表明IPSO算法不仅具有较快的收敛速度、有效的全局收敛性能,而且还具有良好的稳定性。 相似文献