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生物信息学领域的微阵列分析、质谱数据分析等大规模机器学习问题的不断涌现,对已有的特征选择算法提出了严峻的挑战,迫切需要研究适应于高维小样本特征的、准确性和运行效率等综合性能较好的、新的特征选择算法。将基于量子粒子群算法(QPSO)与SVM结合,并将建立的诊断模型用于生物标记物的选择。实验结果表明,新的基于量子粒子群算法建立的模型不仅具有良好的预测精度,而且在速度上有大幅的提高。 相似文献
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特征基因选择在微阵列数据分析中占据着非常重要的作用,好的特征选择方法是提高基因表达数据的分类精度与分类速度的关键之一.联系蚁群算法和粗糙集理论在微阵列数据处理上的优势,文中结合粗糙集理论,对蚁群优化算法模型进行了改进,并将粗糙集的属性依赖度和属性重要度应用到蚁群算法的路径选择及评估中,提出一种新的基因选择方法.该方法实现简单,并可以比较快速地获得最优解,最终选择出较小的并且分类性能较强的特征基因子集.通过对基因数据集的仿真实验表明,该算法是有效可行的. 相似文献
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为了提高文本自动分类准确率,提出一种改进的蜂群优化神经网络的选择特征的文本数据挖掘算法.该算法将文本特征选择转换成一个多目标优化问题,以特征维数最少、分类正确率最高为选择标准,采用蚁群算法找到最优特征子集,最后神经网络建立文本自动分类器,进行仿真实验测试算法性能.仿真实验结果表明,提出的方法从高维文本最优文本特征,提高了文本自动分类的正确率和识别效率,是一种有效的网络文本挖掘算法. 相似文献
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在用共振增强双光子电离-飞行时间质谱技术在线检测多相催化反应的实验过程中,需要建立一套高速数据采集、处理及分析系统。该系统软件部分用图形化编程语言LabVIEW编写,可以完成对飞行时间质谱及其峰面积实时采集,适合于连续监测气相反应的变化过程。本文介绍了该系统的硬件组成和软件设计,并在实验过程中得到了较好的应用。在实时检测甲烷无氧芳构化反应的实验中,观察到了催化反应产物苯在诱导期间的变化。 相似文献
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卵巢癌蛋白质谱数据属于高通量数据,含有大量冗余信息,且许多重要信息都包含在高阶信息中,而独立成分分析可以从高阶信息中提取有用特征。将传统的独立成分分析融入卵巢癌蛋白质谱数据的特征提取中,并利用类信息机制监督独立成分分析过程。仿真实验结果表明,独立成分分析和监督式独立成分分析在卵巢癌蛋白质谱数据集研究过程中取得了良好的效果,识别率可达98%。 相似文献
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蛋白质组学的主要目的是鉴定出生物体内的蛋白质的种类和数量。为达到这个目的,人们开发了多种蛋白质鉴定算法,包括数据库搜索方法、De Novo方法、PST(肽段序列标签)方法和质谱数据库方法。首先介绍了质谱仪中肽段断裂机理的研究,以及相关的质谱鉴定方法,然后综述了当前常用的蛋白质鉴定方法,分析了这些方法的优缺点,最后提出了自己的见解和展望。 相似文献
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特征选择能够有效提升数据分类的性能。为了进一步提升蚁群优化(ACO)在特征选择上的求解能力,提出一种结合头脑风暴优化的混合蚁群优化(ABO)算法。该算法利用信息交流档案维护历史较好解,并通过基于松弛因子的时间最久优先方法动态更新档案。当ACO的全局最优解多次未更新时,采用基于Fuch混沌映射方法的路径-想法转换算子将档案中的路径解转换为想法解,并将其作为初始种群,通过头脑风暴优化(BSO)在更广阔的空间中搜索较好解。对所提算法在6组典型的二分类数据集上进行实验,分析了其参数敏感性,并与混合萤火虫粒子群优化(HFPSO)算法、粒子群优化与引力搜索算法(PSOGSA)以及遗传算法(GA) 这三种典型的演化算法进行对比。实验结果表明,相较于对比算法,所提算法在分类正确率上至少可提高2.88%~5.35%,在F1指标上至少可提高0.02~0.05,验证了所提算法的有效性和优越性。 相似文献
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K-medoids算法作为聚类算法的一种,不易受极端数据的影响,适应性广泛,但是K-medoids聚类算法的精确度不稳定,平均准确率较低,用于实际的聚类分析时效果较差.ACO是一种仿生优化算法,其具有很强的健壮性,容易与其他方法相结合,求解效率高等特点.在K-medoids聚类算法的基础上,借鉴ACO算法的优点,提出了一种新的聚类算法,它提高了聚类的准确率,算法的稳定性也比较高.通过仿真实验,验证了算法的可行性和先进性. 相似文献
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针对数据中心网络的传统流量调度方法容易引起网络拥塞及链路负载不均衡等问题,提出了一种差分进化(DE)融合蚁群(ACO)算法(DE-ACO)的动态流量调度机制,对数据中心网络中的大象流调度进行优化。首先,利用软件定义网络(SDN)技术捕获实时网络状态信息并设定流量调度的优化目标;然后,通过优化目标重定义DE算法,计算出多条可用候选路径,作为ACO算法的初始化全局信息素;最后,结合全局网络状态以求得全局最优路径,并重新路由拥堵链路上的大象流。实验结果表明,以在随机通信模式下为例,与等价多路径路由(ECMP)算法和基于蚁群算法的SDN数据中心网络流量调度(ACO-SDN)算法相比,所提算法的平均对分带宽分别提高了29.42%~36.26%和5%~11.51%,降低了网络的最大链路利用率(MLU),较好地实现了网络负载均衡。 相似文献