基于逻辑运算的离散人工蜂群优化双聚类算法
马卫1
朱娴2
1.南京旅游职业学院酒店管理学院 南京 211100;南京大学计算机科学与技术系计算机软件新技术国家重点实验室 南京 2100932.南京理工大学紫金学院计算机学院 南京 210046
摘要：基因表达数据是由DNA微阵列实验产生的大规模数据矩阵,双聚类算法是挖掘数据矩阵中具有较高相关性的子矩阵,能有效地提取生物学信息.针对当前多目标双聚类优化算法易于陷入早熟和局部最优解等问题,论文提出了基于逻辑运算的离散人工蜂群优化双聚类算法(LOABCB算法),一方面引入人工蜂群算法增强双聚类的全局寻优能力,另一方面通过逻辑运算邻域搜索策略寻找最优双聚类,提高搜索效率.采用基因表达数据的酵母细胞数据集进行实验,结果表明论文算法能够获得实验效果优的具有生物意义的双聚类.
关键词：基因表达数据双聚类逻辑运算离散人工蜂群算法
分类号：TP399(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(61272219)国家自然科学基金(61321491)国家高技术研究发展计划（863计划）(2007AA01Z334)江苏省科技计划(BE2010072)江苏省科技计划(BE2011058)江苏省科技计划(BY2012190)江苏省高等学校自然科学研究面上项目(17KJB520013)计算机软件新技术国家重点实验室创新基金(ZZKT2018A09)江苏省高校品牌专业建设工程项目(PPZY2015A098)
论文发表日期：2021-03-20
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 433-438 )
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