江苏省自然科学基金(BK2005047)
- 作品数：23 被引量：107H指数：7
- 相关作者：陈崚王丽爱周旭东胡孔法陈娟更多>>
- 相关机构：扬州大学南京航空航天大学东南大学更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金国家科技攻关计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学一般工业技术更多>>
- 多重序列比对的蚁群算法被引量：8
- 2006年
- 序列多重比对是生物信息学特别是生物序列分析中的一个重要的操作。提出了一种解决多重序列比对的蚁群算法,利用了人工蚂蚁逐个选择各个序列中的字符进行配对。在算法中,蚂蚁根据信息素、字符匹配得分以及位置偏差等信息决定选择各序列中的字符的概率,通过信息素的更新与调节相结合的策略,以及参数的动态自适应调节方法,较为有效地解决了局部收敛的问题,加强了算法寻求全局最优解的能力。实验显示,该算法可以有效解决多重序列比对问题。
- 陈娟陈崚
- 关键词：生物信息学蚁群算法
- 求解频率分配问题的自适应的多种群蚁群算法.被引量：13
- 2006年
- 提出一种自适应的多种群蚁群算法用于求解频率分配问题.算法将蚂蚁群体划分为若干个子群体,每个子群体的蚂蚁并行地进行优化.在寻优过程中,算法为每个蚂蚁子群体定义一个收敛系数,根据收敛系数来决定子群体内部的路径的选择和信息量的更新.算法同时根据各个子群体的解的质量和分布情况来自适应地决定信息交流策略,包括选择信息交流的对象和调节信息交流的周期以及信息更新策略,以取得各蚂蚁子群体中解的多样性和收敛性之间的动态平衡.对固定频率分配和最小跨度频率分配问题在并行计算机上的实验结果表明,本文算法不仅具有较快的全局收敛速度,而且有高质量的解和高的效率.
- 章春芳陈崚陈娟
- 关键词：多种群自适应
- Web信息个性化的研究
- 2006年
- 分析了个性化用户兴趣模型的建立及更新;综述了实现Web信息个性化的两类系统:推荐系统和个性化的Web搜索系统;研究了实现个性化搜索的前提条件;最后对个性化搜索的将来进行了展望。
- 王丽爱周旭东陈崚
- 关键词：个性化推荐系统用户兴趣模型WEB搜索
- 基因表达数据的并行双向聚类算法被引量：3
- 2009年
- 基因表达数据的双向聚类问题是生物信息学中的一个重要的问题,通过对基因在各种不同实验条件下的表达数据进行双向聚类,可以分析和识别同类基因所共同拥有的基因功能以及转录调控元件.本文对基因表达数据进行双向聚类的问题进行了深入的研究,提出一种并行算法.该算法根据数据集合的大小对双向聚类质量的反单调性,由最小的数据集合开始逐步添加行或列,最终找到所有满足条件的聚类.实验结果表明,该算法处理速度快,聚类质量高,性能明显优于其它同类算法.
- 刘维陈崚
- 关键词：基因表达数据生物信息学
- 基于概念格提取简洁关联规则被引量：4
- 2007年
- 从量化封闭项集格所提取的所有最小无冗余规则,虽满足最小前件最大后件的要求,但并不是满足用户设定支持度和置信度的最小规则集。本文提出了一种全局简洁关联规则,使所提取的规则集最小,并给出了基于量化封闭项集格提取全局简洁规则的算法。
- 李云李拓蔡俊杰陈崚
- 关键词：概念格关联规则
- 基于量化规则格的关联规则渐进更新被引量：9
- 2007年
- 提出一种基于量化规则格的规则更新算法,重点讨论了在新增格节点的过程中规则更新的思想,实现在格的渐增生成过程中,相应的关联规则也得到渐进更新。最后给出简单实例说明规则更新算法的正确性。
- 李云蔡俊杰刘宗田陈崚李拓
- 关键词：概念格关联规则
- 序列模式挖掘算法综述被引量：14
- 2007年
- 目前的主要序列模式挖掘算法可以分为3类:①基于Apriori的候选码生成-测试的方法;②基于垂直格式的候选码生成-测试的方法;③基于模式增长的方法.在介绍序列模式挖掘基本概念的基础上,描述了典型的挖掘算法,着重分析第②类序列模式挖掘算法的关键技术,并对各种算法进行详细的分析与比较,总结出它们的优缺点:前两类方法因产生巨大的候选序列而致挖掘代价剧增,而第③类模式增长方法避免了候选序列的产生,但挖掘长模式效率低.
- 张长海胡孔法陈凌
- 关键词：序列模式挖掘数据分布
- 启发式算法求解最大团问题研究被引量：10
- 2007年
- 最大团问题(maximum clique problem,MCP)是图论中的一个经典组合优化问题,也是一类NP完全问题,在国际上已有广泛地研究,国内研究刚刚起步。给出了最大团问题的基本定义和其数学描述;阐述了该问题的研究进展;分析和研究了求解该问题的各种典型启发式算法,包括算法的介绍、算法求解最大团问题的基本思路、特点及性能;最后介绍了测试这些启发式算法性能的测试基准图。
- 周旭东王丽爱陈崚
- 关键词：最大团问题启发式算法组合优化
- 求解多重序列比对问题的蚁群算法被引量：3
- 2007年
- 多重序列比对是生物信息学特别是生物序列分析中一个重要的基本操作。提出求解多重序列比对问题的蚁群算法,利用人工蚂蚁逐个选择各个序列中的字符进行配对。在算法中,蚂蚁根据信息素、字符匹配得分以及位置偏差等信息决定选择各序列中字符的概率,通过信息素的更新与调节相结合的策略较为有效地解决了局部收敛的问题,加强了算法寻求全局最优解的能力。另外在该算法的基础上,提出了基于分治策略的多序列比对蚁群求解算法,不但减少了原算法的计算时间,而且显著改善了算法所求得的解的质量。
- 陈娟陈崚
- 关键词：生物信息学蚁群算法分治策略
- 分布式环境下全局序列模式挖掘技术研究被引量：3
- 2007年
- 由于分布式环境下挖掘全局序列模式常常产生过多候选序列,加大了网络通信代价。为此提出一种基于分布式环境下的全局序列模式快速挖掘算法。该算法将各站点得到的局部序列模式压缩到一种语法序列树上,避免了重复的序列前缀传输;基于合并树中节点序列规则和简单的特点,提出一种项扩展和序列扩展剪枝策略,有效地约减了候选序列,减少了网络传输量,从而快速生成全局序列模式。理论和实验表明,在大数据集环境下该算法性能优越,能够有效地挖掘全局序列模式。
- 胡孔法张长海陈崚宋爱波达庆利
- 关键词：数据挖掘
