本文關(guān)鍵詞：粒子對(duì)與和聲搜索混合算法在基因聚類的應(yīng)用研究

  更多相關(guān)文章： 微陣列 基因聚類 粒子對(duì)算法 和聲算法 信息熵

【摘要】：隨著生命科學(xué)研究的不斷深入,人類對(duì)于生命起源,物種進(jìn)化等領(lǐng)域的探索受到越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注。面對(duì)繁緒復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析,統(tǒng)計(jì)和運(yùn)算,使得集成生物科學(xué),數(shù)學(xué)計(jì)算,計(jì)算機(jī)科學(xué),化學(xué)分析研究等領(lǐng)域于一體的生物信息學(xué)應(yīng)運(yùn)而生。這也標(biāo)志著人類基因組計(jì)劃已步入后基因組時(shí)代。在后基因組時(shí)代,關(guān)于基因組研究的重點(diǎn)也由基因組測(cè)序轉(zhuǎn)變?yōu)椋捍_定生物體中每條基因在生命過程中所起到的功能,以及不同基因之間相互協(xié)調(diào)和相互引導(dǎo)的關(guān)系上。由于研究重點(diǎn)的轉(zhuǎn)變,傳統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)技術(shù)和實(shí)驗(yàn)方法對(duì)于海量基因組序列數(shù)據(jù)的處理顯得越來(lái)越乏力。隨著人工智能的迅猛發(fā)展和生命科學(xué)的興旺,人們迫切需要尋求更為高效便捷的基因表達(dá)處理方法。而要揭示生命科學(xué)的本源,就要對(duì)海量基因組進(jìn)行精確測(cè)序和統(tǒng)計(jì)分析,微陣列技術(shù)在這種研究背景下應(yīng)運(yùn)而生。微陣列(microarray)技術(shù),常被稱為芯片技術(shù),是由“人類基因組計(jì)劃”的發(fā)展而興起的一項(xiàng)新技術(shù),廣泛應(yīng)用于基因序列分析、基因突變檢測(cè)和多態(tài)性分析以及疾病的基因診斷等諸多領(lǐng)域。聚類分析是微陣列數(shù)據(jù)分析中廣泛使用的方法之一,具有較高的研究?jī)r(jià)值。原有的聚類算法雖然順利的攻克了低維,數(shù)據(jù)量小的聚類難關(guān)。但由于規(guī)模和交互程度的不斷擴(kuò)張,以及分析探索的不斷深入,現(xiàn)有的算法通常不能取得理想的聚類效果,也很難滿足人們對(duì)于數(shù)據(jù)分析效率和準(zhǔn)確性的要求。隨著人們對(duì)算法效率的要求不斷攀升,群智能算法的興起(如遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法(PSO)、粒子對(duì)算法、免疫算法、人工蜂群算法等)為數(shù)據(jù)分析提供了新方向。群智能算法具有模擬生物群體進(jìn)化學(xué)習(xí)的特性,在解決復(fù)雜優(yōu)化問題方面顯示出了其獨(dú)有的優(yōu)勢(shì),已在社會(huì)科學(xué)、自然科學(xué)、經(jīng)濟(jì)管理學(xué)、醫(yī)學(xué)、生物學(xué)、計(jì)算機(jī)等眾多領(lǐng)域得到了成功的應(yīng)用�；虮磉_(dá)數(shù)據(jù)聚類算法的研究還處在不斷研究和探索中,作為目前比較新穎的基因聚類算法——粒子對(duì)算法(PPO),具有群體規(guī)模小,便于協(xié)調(diào)粒子之間的位置關(guān)系,能獲得較好的聚類效果等優(yōu)勢(shì),是目前廣泛使用且效果較好的基因聚類算法之一。但同樣PPO算法也存在著過早陷入局部最優(yōu)、全局搜索能力不強(qiáng)等缺點(diǎn),針對(duì)PPO算法的這些不足,本文建議了一種新的基于PPO優(yōu)化算法與和聲算法(HS)的混合算法(DPPO-HS)。在算法初代形成精英粒子對(duì)的迭代過程中,引入PSO算法對(duì)其中一個(gè)精英粒子進(jìn)行一次快速初始化,而另外一個(gè)精英粒子則沿用標(biāo)準(zhǔn)PPO聚類算法進(jìn)行初始化,通過將兩個(gè)不同初始化的粒子組成精英粒子對(duì),增強(qiáng)了精英粒子對(duì)間的交流學(xué)習(xí)能力,在一定程度上改善了精英粒子對(duì)的解質(zhì)量和搜優(yōu)能力�；旌纤惴ㄔ讷@得精英粒子對(duì)后,針對(duì)PPO算法易陷入局部最優(yōu)解的不足,在第二階段的迭代過程中,嘗試引入以信息熵動(dòng)態(tài)調(diào)整HS算法微調(diào)概率的和聲優(yōu)化算法,提高混合算法的全局搜索能力和跳出局部最優(yōu)區(qū)域的能力。在此思路的基礎(chǔ)上,通過四組不同的國(guó)際通用標(biāo)準(zhǔn)基因表達(dá)數(shù)據(jù)集,以MSE均方差函數(shù),D1類內(nèi)緊致度,D2類間分離度為檢測(cè)指標(biāo),將本文的混合算法DPPO-HS與當(dāng)前較為流行K-Means算法,標(biāo)準(zhǔn)PPO粒子對(duì)聚類算法,DPPO算法,以及聚類效果較好的PPO-DE混合算法做了詳盡的實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析,將五種算法通過四組不同數(shù)據(jù)集的三項(xiàng)檢測(cè)指標(biāo),進(jìn)行了較為詳盡的對(duì)比試驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文的混合算法DPPO-HS與其他四種對(duì)比算法相比,取得了較好的聚類精度、類內(nèi)緊致度和類間分離度,證明本文提出的混合算法是有效的。
【關(guān)鍵詞】：微陣列 基因聚類 粒子對(duì)算法 和聲算法 信息熵
【學(xué)位授予單位】：廣西師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：Q811.4;TP311.13
【目錄】：

• 摘要3-5
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-14
• 1.1 本文的研究背景及其意義9-10
• 1.2 基因聚類分析的研究現(xiàn)狀10-12
• 1.3 本文主要研究工作12
• 1.4 本文的組織結(jié)構(gòu)12-13
• 1.5 本章小結(jié)13-14
• 第2章 基因聚類分析研究14-18
• 2.1 生物信息學(xué)簡(jiǎn)介14
• 2.2 基因表達(dá)數(shù)據(jù)聚類分析14-17
• 2.2.1 基因表達(dá)數(shù)據(jù)表示14-15
• 2.2.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理15-16
• 2.2.3 基因聚類結(jié)果評(píng)價(jià)16-17
• 2.3 基因表達(dá)數(shù)據(jù)集17
• 2.4 本章小結(jié)17-18
• 第3章 基因聚類算法分析18-25
• 3.1 K-means算法18-19
• 3.2 粒子群聚類算法19-21
• 3.3 粒子對(duì)算法21-24
• 3.3.1 粒子對(duì)算法基本原理21-22
• 3.3.2 粒子對(duì)算法步驟流程22-24
• 3.4 本章小結(jié)24-25
• 第4章 信息熵及和聲算法分析研究25-31
• 4.1 信息熵25-26
• 4.1.1 信息熵原理25-26
• 4.2 和聲搜索算法26-30
• 4.2.1 和聲算法基礎(chǔ)26-27
• 4.2.2 和聲搜索算法模型27-29
• 4.2.3 和聲搜索算法的應(yīng)用29-30
• 4.3 本章小結(jié)30-31
• 第5章 粒子對(duì)優(yōu)化算法基因聚類研究31-41
• 5.1 算法優(yōu)化的可行性分析31-32
• 5.1.1 粒子對(duì)算法有待解決的不足31-32
• 5.2 改進(jìn)的粒子對(duì)算法研究32-39
• 5.2.1 對(duì)初始粒子質(zhì)量進(jìn)行優(yōu)化32-36
• 5.2.2 改進(jìn)算法對(duì)初始粒子聚類的研究36-39
• 5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析及討論39-40
• 5.4 本章小結(jié)40-41
• 第6章 混合算法DPPO-HS41-54
• 6.1 改進(jìn)的粒子對(duì)與和聲混合算法DPPO-HS思路41-42
• 6.2 混合算法DPPO-HS算法具體流程42-45
• 6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比及分析45-52
• 6.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及參數(shù)設(shè)置45-46
• 6.3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析46-52
• 6.4 本章小結(jié)52-54
• 第7章 總結(jié)與展望54-56
• 參考文獻(xiàn)56-59
• 致謝59-60

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