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一种识别基因调控元件的新型优化算法
被引量:
3
1
作者
刘维
陈汉武
陈崚
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第1期21-28,共8页
基因调控元件的识别是生物信息学中的重要研究课题之一。目前已有的算法大都存在容易过早陷入局部最优以及时间复杂度过高等问题。为此,提出一种识别基因调控的新型优化算法ACRR(ant-colony-regulatory-recognition)。该算法利用蚁群优...
基因调控元件的识别是生物信息学中的重要研究课题之一。目前已有的算法大都存在容易过早陷入局部最优以及时间复杂度过高等问题。为此,提出一种识别基因调控的新型优化算法ACRR(ant-colony-regulatory-recognition)。该算法利用蚁群优化算法能够较快求解复杂优化问题的优越性来解决此问题,不仅提高了解的质量,而且大大地降低了算法的时间复杂度。实验结果表明,与其他类似算法相比,该算法所得结果的准确性更高,具有更快的识别速度。
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关键词
生物信息学
基因调控元件
蚁群算法
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职称材料
题名
一种识别基因调控元件的新型优化算法
被引量:
3
1
作者
刘维
陈汉武
陈崚
机构
东南大学计算机科学与工程学院
扬州大学信息工程学院
出处
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013年第1期21-28,共8页
基金
国家自然科学基金项目(61070047
61070133
+4 种基金
61003180)
国家重点基础研究发展计划(2012CB316003)
江苏省自然科学基金项目(K2010318
BK21010134)
江苏省高校科研基金项目(09KJB20013)
文摘
基因调控元件的识别是生物信息学中的重要研究课题之一。目前已有的算法大都存在容易过早陷入局部最优以及时间复杂度过高等问题。为此,提出一种识别基因调控的新型优化算法ACRR(ant-colony-regulatory-recognition)。该算法利用蚁群优化算法能够较快求解复杂优化问题的优越性来解决此问题,不仅提高了解的质量,而且大大地降低了算法的时间复杂度。实验结果表明,与其他类似算法相比,该算法所得结果的准确性更高,具有更快的识别速度。
关键词
生物信息学
基因调控元件
蚁群算法
Keywords
bioinformatics gene regulatorary elements ant-colony algorithm
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种识别基因调控元件的新型优化算法
刘维
陈汉武
陈崚
《计算机应用与软件》
CSCD
北大核心
2013
3
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