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《计算机工程与应用》 2010年21期
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量子行为粒子群算法在基因聚类中的应用

高倩倩  须文波  孙俊  
【摘要】:在PSO算法的基础上提出的基于量子行为的QPSO算法,并将其应用到基因表达数据集上。QPSO基因聚类算法是将N条基因根据使TWCV(Total Within-Cluster Variation)函数值达到最小分到由用户指定的K个聚类中。根据K-means算法的优点,利用K-means聚类的结果重新初始化粒子群,结合QPSO和PSO的聚类算法提出了KQPSO和KPSO算法。通过在4个实验数据集上利用K-means、PSO、QPSO、KPSO、KQPSO5个聚类算法得出的结果比较显示QPSO算法在基因表达数据分析上具有良好的性能。
【作者单位】江南大学信息工程学院;
【基金】:国家自然科学基金No.60474030~~
【分类号】:Q75;TP18

【共引文献】
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2 高渤;;粒子群优化算法的研究与展望[J];重庆工学院学报;2006年11期
3 于建伟;;多目标进化算法研究综述[J];海南大学学报(自然科学版);2005年04期
4 刘淳安;陈一虎;;微粒群优化算法的研究现状与发展[J];海南大学学报(自然科学版);2006年03期
5 湛锋,魏星,郭建全,胡志坚,陈允平;基于改进粒子群优化算法的PID参数整定[J];继电器;2005年19期
6 张建科;王晓智;刘三阳;张晓清;;求解非线性方程及方程组的粒子群算法[J];计算机工程与应用;2006年07期
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