检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]东南大学计算机科学与工程学院,江苏南京211189 [2]扬州大学信息工程学院,江苏扬州225127
出 处:《计算机应用与软件》2013年第1期21-28,共8页Computer Applications and Software
基 金:国家自然科学基金项目(61070047;61070133;61003180);国家重点基础研究发展计划(2012CB316003);江苏省自然科学基金项目(K2010318;BK21010134);江苏省高校科研基金项目(09KJB20013)
摘 要:基因调控元件的识别是生物信息学中的重要研究课题之一。目前已有的算法大都存在容易过早陷入局部最优以及时间复杂度过高等问题。为此,提出一种识别基因调控的新型优化算法ACRR(ant-colony-regulatory-recognition)。该算法利用蚁群优化算法能够较快求解复杂优化问题的优越性来解决此问题,不仅提高了解的质量,而且大大地降低了算法的时间复杂度。实验结果表明,与其他类似算法相比,该算法所得结果的准确性更高,具有更快的识别速度。It is one of the important research topics for gene regulatorary elements recognition in bioinformatics. Most of current regulatorary elements recognition algorithms have the problems of easily converging into premature local optimum and high time complexity. Therefore, we propose a novel optimisation algorithm named ACRR (ant-colony-regnlatory-recognition) for regulatory elements recognition. Based on the predominance of ant-colony algorithm in fast resolving the complicated optimisation, the ACRR can find the solution for this problem with improved quality, and can also greatly reduce the time complicity of the algorithm. Experimental results show that compared with other similar algorithms, ACRR achieves higher accuracy in solutions and has faster recognition speed as well.
分 类 号:TP301[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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