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基于时序互信息构建基因调控网络 被引量:5
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作者 缑葵香 宫秀军 汤莉 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期655-660,共6页
为构建基因调控网络,提出了一个基于时序互信息学习动态贝叶斯网络结构的学习算法.在计算基因间的时序互信息时,该算法考虑了时间序列微阵列数据的时间特性,并利用协方差矩阵计算互信息,没有将基因表达数据离散化,与基因表达数据的连续... 为构建基因调控网络,提出了一个基于时序互信息学习动态贝叶斯网络结构的学习算法.在计算基因间的时序互信息时,该算法考虑了时间序列微阵列数据的时间特性,并利用协方差矩阵计算互信息,没有将基因表达数据离散化,与基因表达数据的连续性相符合.在酵母菌周期细胞的实验数据上测试该算法,灵敏度为66.7%;该算法构建的基因调控网络与KEGG数据库中的网络相比较,发现了Cdc28与Cdc20、Chk1与Rad9的调控关系,这些调控关系在相应的生物学实验中得到验证. 展开更多
关键词 基因调控网络 动态贝叶斯网络 时序互信息
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基于模型融合的分布式贝叶斯网络学习算法
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作者 缑葵香 宫秀军 冉勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第1期60-63,共4页
提出了一个从同构数据集中学习贝叶斯网络结构的分布式算法。该算法首先使用搜索评分的方法学习每个局部贝叶斯网络结构,然后取节点对互信息变量和条件互信息变量的数学期望作为全局学习的评价标准,融合所有局部结构得到全局结构。由于... 提出了一个从同构数据集中学习贝叶斯网络结构的分布式算法。该算法首先使用搜索评分的方法学习每个局部贝叶斯网络结构,然后取节点对互信息变量和条件互信息变量的数学期望作为全局学习的评价标准,融合所有局部结构得到全局结构。由于只使用了数据集中变量间的互信息和条件互信息,没有直接获取局部个体数据信息,从而可以实现有效的隐私保护。该算法在A larm数据集上进行测试,边的误差率小于6%,运行时间比集中学习的算法的运行时间短,验证了算法的有效性。 展开更多
关键词 分布式数据挖掘 隐私保护 模型融合 贝叶斯网络 互信息
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On the {P_2,P_3}-Factor of Cubic Graphs
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作者 缑葵香 孙良 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2005年第4期445-448,共4页
Ler G = ( V, E) be a finite simple graph and Pn denote the path of order n. A spanning subgraph F is called a { P2, P3 }-factor of G if each component of F is isomorphic to P2 or P3. With the path-covering method, i... Ler G = ( V, E) be a finite simple graph and Pn denote the path of order n. A spanning subgraph F is called a { P2, P3 }-factor of G if each component of F is isomorphic to P2 or P3. With the path-covering method, it is proved that any connected cubic graph with at least 5 vertices has a { P2, P3 }-factor F such that|P3(F)|P2(F)|, where P2(F) and P3(F) denote the set of components of P2 and P3 in F, respectively. 展开更多
关键词 cubic graph path-factor path covering
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