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微阵列数据的多目标免疫优化双聚类

作者:刘军万 李舟军 陈义明 刘飞飞微阵列双聚类人工免疫系统数据挖掘

摘要:DNA微阵列技术的发展为基因表达研究提供更有效的工具。分析这些大规模基因数据主要应用聚类方法。最近,提出双聚类技术来发现子矩阵以揭示各种生物模式。多目标优化算法可以同时优化多个相互冲突的目标,因而是求解基因表达矩阵的双聚类的一种很好的方法。本文基于克隆选择原理提出了一个新奇的多目标免疫优化双聚类算法,来挖掘微阵列数据的双聚类。在两个真实数据集上的实验结果表明该方法比其他多目标进化双聚娄算法表现出更优越的性能。

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生物信息学

《生物信息学》(CN:23-1513/Q)是一本有较高学术价值的大型季刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度,颇受业界和广大读者的关注和好评。 《生物信息学》主要报道国内外生物信息技术研究开发的重要成果,主要刊载生物信息及相关领域的研究进展、综述、研究论文、研究简报、技术与方法、专题评论等学术文章。

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