胡健

作品数：38被引量：129H指数：6
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供职机构：江西理工大学信息工程学院更多>>
发文主题：知识发现聚类算法蛋白质相互作用网络大数据CDIO更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信自然科学总论更多>>
发文期刊：《计算机技术与发展》《计算机与现代化》《计算机系统应用》《南昌大学学报（理科版）》更多>>
所获基金：国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目江西省自然科学基金江西省高等学校教学改革研究课题更多>>
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基于KD树和混沌蜉蝣优化的并行谱聚类算法被引量：2
《计算机集成制造系统》2023年第12期4001-4020,共20页胡健 刘祥敏 毛伊敏 陈志刚 
国家自然科学基金资助项目(41562019);国家重点研发计划资助项目(2018YFC1504705);科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目子课题(2020AAA0109605);江西省教育厅科技资助项目(GJJ151528,GJJ209405)。
针对大数据环境下并行谱聚类算法存在的节点负载不均衡、冗余计算、矩阵相乘时间开销大以及初始簇中心敏感等问题,提出了基于KD(k-dimension)树和混沌蜉蝣优化算法的并行谱聚类算法(PSC-MO)。首先,提出基于采样的KD-tree数据分区策略(D...
关键词：大数据 并行化 MAPREDUCE模型 谱聚类 KD树 混沌蜉蝣优化算法 
基于Im2col的并行深度卷积神经网络优化算法被引量：11
《计算机应用研究》2022年第10期2950-2956,2961,共8页胡健 龚克 毛伊敏 陈志刚 陈亮 
科技创新2030—“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109605);国家自然科学基金资助项目(41562019);江西省教育厅科技项目(GJJ209405,GJJ209406,GJJ209407)。
针对大数据环境下并行深度卷积神经网络(DCNN)算法中存在数据冗余特征多、卷积层运算速度慢、损失函数收敛性差等问题,提出了一种基于Im2col方法的并行深度卷积神经网络优化算法IA-PDCNNOA。首先,提出基于Marr-Hildreth算子的并行特征...
关键词：大数据 深度卷积神经网络算法 并行计算 特征提取 图像分类 
基于Relief和BFO的并行支持向量机算法被引量：3
《计算机应用研究》2022年第2期447-455,共9页胡健 王祥太 毛伊敏 刘蔚 
国家自然科学基金资助项目(41562019);国家重点研发计划资助项目(2018YFC1504705);江西省教育厅科技资助项目(GJJ209407,GJJ209405)。
针对大数据环境下并行支持向量机(SVM)算法存在冗余数据敏感、参数选取困难、并行化效率低等问题,提出了一种基于Relief和BFO算法的并行SVM算法RBFO-PSVM。首先,基于互信息和Relief算法设计了一种特征权值计算策略MI-Relief,剔除数据集...
关键词：SVM算法 MapReduce CFCPSVM模型 MI-Relief策略 MR-HBFO算法 
基于MapReduce和IFOA的并行密度聚类算法被引量：3
《计算机应用研究》2021年第5期1336-1343,共8页胡健 徐锴滨 毛伊敏 
国家重点研发计划资助项目(2018YFC1504705);国家自然科学基金资助项目(41562019);江西省教育厅科技项目(GJJ151528,GJJ151531)。
针对大数据下密度聚类算法中存在的数据划分不合理、参数寻优能力不佳、并行性能较低等问题,提出一种基于IFOA的并行密度聚类算法(density-based clustering algorithm by using improve fruit fly optimization based on MapReduce,MR-...
关键词：大数据 密度聚类算法 KD树 果蝇优化 
基于加权网格和信息熵的并行密度聚类算法被引量：10
《计算机科学与探索》2020年第12期2094-2107,共14页胡健 徐锴滨 毛伊敏 
国家重点研发计划,No.2018YFC1504705;国家自然科学基金,No.41562019;江西省教育厅科技项目,Nos.GJJ151528,GJJ151531。
针对大数据下基于密度的聚类算法中存在的数据网格划分不合理,聚类结果准确度不高以及并行化效率较低等问题,提出了基于MapReduce和加权网格信息熵的DBWGIE-MR算法。首先提出自适应网格划分策略(ADG)来划分网格单元;其次提出邻居网格扩...
关键词：大数据 密度聚类 加权网格 信息熵 
基于复合物信息和亚细胞定位信息的关键蛋白质识别
《科学技术与工程》2020年第17期6970-6976,共7页毛伊敏 章宇盟 胡健 
国家自然科学基金(41562019,41530640);江西省自然科学基金(GJJ161566,20161BAB203093);江西省教育厅科技项目(GJJ181504,GJJ151528)。
针对蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络中存在大量噪声,以及现有关键蛋白识别方法的挖掘效率和预测准确率不高等问题,提出一种基于复合物信息和亚细胞定位信息(united protein complexes and subcellular locallizat...
关键词：蛋白质相互作用网络 亚细胞定位 空间属性 复合物 关键蛋白质 
基于时序加权PPI网络的关键蛋白质识别被引量：3
《计算机工程与应用》2019年第23期150-162,共13页胡健 朱海湾 毛伊敏 
国家自然科学基金（No.41562019,No.41530640）;江西省自然科学基金（No.20161BAB203093,No.GJJ161566）;江西省教育厅科技项目（No.GJJ151528,No.GJJ151531）;省社科规划项目（No.13YD020）
关键蛋白质是生物体内一切生命活动中不可缺少的物质基础,关键蛋白质的识别不仅可以从理论上理解生命活动机理,同时在实际应用中为药物研制、疾病治疗提供重要基础。目前,现有的关键蛋白质识别算法大多应用在静态PPI网络上,忽略了蛋白...
关键词：关键蛋白质 保守蛋白质 混合动态保守蛋白质的时序加权网络 蛋白质结构域 共表达复合物中心性 
基于自适应蜂群优化的DBSCAN聚类算法被引量：12
《计算机工程与应用》2019年第14期105-114,共10页胡健 朱海湾 毛伊敏 
国家自然科学基金(No.41562019,No.41530640);江西省自然科学基金(No.20161BAB203093);江西省教育厅科技项目(No.GJJ151528,No.GJJ151531,No.GJJ161566);省社科规划项目(No.13YD020)
针对传统的DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise,DBSCAN)聚类算法全局参数设置不合理、参数选取困难、无法识别重叠模块的问题,以及人工蜂群优化算法(Artificial Bees Colony,ABC)后期收敛速度慢、易陷...
关键词：DBSCAN算法 人工蜂群优化算法 截断-锦标赛选择机制 自适应步长策略 聚类 
不确定GM-CFSFDP聚类算法在滑坡危险性预测中的应用
《计算机系统应用》2018年第6期195-201,共7页胡健 覃慧 毛伊敏 
国家重点自然基金(41530640);国家自然科学基金(41562019;41362015);江西省自然科学基金(20161BAB203093);江西省教育厅科技项目(GJJ151531);江西省社科规划项目(13YD020)
针对滑坡危险性预测中降雨等不确定诱发因素难以有效处理,CFSFDP算法需要人工尝试设置密度阈值以及对大规模数据集无法进行准确聚类等问题,为了提高滑坡危险性预测准确度,提出一种基于网格与类合并的不确定CFSFDP(简称不确定GM-CFSFDP)...
关键词：不确定数据 滑坡 CFSFDP聚类算法 危险性预测 
基于用户量化属性的多维相似度的协同过滤推荐算法被引量：6
《江西理工大学学报》2017年第3期86-91,共6页胡健 覃慧 梁雪雷 
江西省社科规划项目(13YD020)
针对传统协同过滤推荐算法模型过于粗糙和推荐精度较低的问题,提出了一种新的基于用户量化属性的多维相似度的协同过滤推荐算法.该算法考虑到个别项目对相似度计算的影响,利用最大差值特性进一步描述用户评分相似度,并结合用户量化属性...
关键词：推荐算法 协同过滤推荐 最大差值 量化属性 近邻用户 
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