朱娴
- 作品数：5 被引量：7H指数：1
- 供职机构：南京理工大学计算机科学与技术学院计算机系统理论与技术系更多>>
- 发文基金：江苏省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于模拟退火粒子群优化技术的基因数据双聚类算法研究
- 基因数据双聚类是基因表达数据矩阵中的子矩阵，用来表达矩阵中部分行与列的相互表达水平。双聚类算法则是在数据矩阵的行和列两个方向上同时聚类，以找到数据矩阵中具有较高相关性的行子集和列子集，其中子矩阵中的行和列分别代表基因表达...
- 朱娴
- 关键词：基因数据模拟退火法粒子群优化算法数据矩阵
- 文献传递
- 基于模拟退火的文化混合双聚类优化算法
- 2011年
- 双聚类是用基因表达数据矩阵中部分行与列的相互表达水平,即矩阵中的子矩阵。文章提出一种基于模拟退火的文化混合优化算法,以文化算法为整体框架嵌入模拟退火法,作为种群空间的一个演化过程,避免模拟退火的概率突跳性缺点。在酵母细胞数据集实验中,文中的算法在时间消耗增加不多的情况下,搜索出的双聚类质量高,实验效果良好。
- 朱娴马卫
- 关键词：基因表达数据模拟退火法文化算法
- 一种基于层次聚类的双聚类算法被引量：6
- 2009年
- 双聚类是为了发现基因表达数据矩阵中具有生物意义的矩阵而提出新的聚类方法,目的是通过分别交换行和列,将数据相似的数据聚合在一起组合成子矩阵,这样的子矩阵具有生物意义。本文根据均方残值理论全局优化双聚类,首先用层次聚类算法生成初始的数据矩阵,然后对这些初始的数据矩阵添加行和列,并进行优化生成最终的双聚类。实验表明,该算法能够高效地生成表达水平一致的双聚类,效果令人满意。
- 朱娴马卫
- 关键词：层次聚类基因表达数据
- 求解函数优化问题的混合连续优化算法
- 2010年
- 用蚁群算法进行函数优化时,存在收敛速度慢且易于陷入局部最优解的问题。针对这一现状,提出了一种微粒群和蚂蚁算法相结合的混合连续优化算法,该算法引入微粒群优化操作进行全局搜索牵引,采用网格法进行细密度的蚂蚁局部搜索,从而能很好地应用于求解连续对象优化问题。对若干典型复杂连续函数的实验测试结果表明,该混合算法跳出局部最优解的能力较强,能较快地收敛到全局最优解,并能适于高维空间的优化问题。与最新的有关研究成果相比,该算法不仅寻优精度高,而且收敛速度大幅提高,效果十分令人满意。
- 马卫朱娴朱庆保
- 关键词：函数优化微粒群算法混合算法
- 基于文化的连续蚂蚁优化算法的研究被引量：1
- 2009年
- 针对蚂蚁优化算法在求解连续空间问题方面的缺陷,提出一种基于文化的连续蚂蚁优化算法。该算法将蚂蚁优化算法纳入文化算法的框架,组成基于蚂蚁优化算法的主群体和信念的两大空间。在知识和群体层面使用双重进化机制支持问题的求解和知识的提取,从而充分利用精英蚂蚁所携带的特征信息,在很大程度上提高了收敛速度,增强了搜索的多样性。实验结果表明,该算法求解速度快、寻优成功率高,是一种提高蚂蚁优化算法性能的有效算法。
- 马卫朱娴朱庆保
- 关键词：函数优化
