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J-GLOBAL ID：201702226054282308   整理番号：17A1601857

粒子群アルゴリズムに基づく遺伝子発現スペクトルクラスタ分析法【JST・京大機械翻訳】

Gene Expression Profile Clustering Based on Improved Particle Swarm Algorithm

著者 (2件)： Li Liang (重慶理工大学 計算机科学与工程学院,重慶,400054) ,  Chen Jiayu (重慶理工大学 計算机科学与工程学院,重慶,400054)
資料名： Chongqing Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban  (Chongqing Ligong Daxue Xuebao. Ziran Kexue Ban)
巻： 31  号： 2  ページ： 89-94  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3126A  ISSN： 1674-8425  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 双方向クラスタリングアルゴリズムは遺伝子発現スペクトルに隠された情報を発見することができる。大規模な遺伝子類似性マトリックスを探索するために,粒子群最適化(PSO)アルゴリズムと強力な探索能力を結合することによって,GP-Cluster二方向クラスタリングアルゴリズムを提案した。粒子群最適化(PSO)アルゴリズムに基づいて,Sigmoid関数を用いて動的調整を行い,遺伝的アルゴリズム(GA)を用いて,粒子運動の多変量とランダム性を増加させ,局所最適化を避けた.. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .を追加していることを考える.実験結果は以下を示す。GAとPSOアルゴリズムと比較して,改良型ハイブリッド粒子群最適化(GP-Cluster)は,より良いクラスタ化効果を得るために,より良い双方向性クラスタ化を見つけることができたことが示された,そして,より良いクラスタリング結果を得ることができた。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *スペクトル ,  クラスタ化 ,  類似性 ,  *クラスタ分析 ,  *アルゴリズム ,  遺伝的アルゴリズム ,  *遺伝子発現 ,  *遺伝子
準シソーラス用語： 双方向性 ,  ローカル最適化 ,  ランダム性 ,  多変量 ,  粒子運動 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： data mining ,  gene expression ,  bi-clustering ,  particle swarm algorithm ,  genetic algorithm

分類 (1件)： 数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (4件)： 粒子群アルゴリズム ,  遺伝子発現 ,  スペクトル ,  クラスタ分析