發(fā)布時間：2021-09-05 10:21

　　提出了一種基于PSO_BFA優(yōu)化的詞袋模型。傳統(tǒng)詞袋模型有兩個重要參數(shù):窗口大小d和字典大小k。結(jié)合粒子群算法和細(xì)菌覓食算法產(chǎn)生新的PSO_BFA混合優(yōu)化算法,在PSO進(jìn)行局部搜索時,加入BFA的復(fù)制和遷移行為,得到PSO_BFA的最優(yōu)解即為窗口大小和字典大小的最佳組合。將優(yōu)化詞袋模型與蛋白質(zhì)序列的氨基酸組成算法和偽氨基酸組成算法結(jié)合,獲得蛋白質(zhì)序列的詞袋特征。實驗結(jié)果證明,基于PSO_BFA優(yōu)化的詞袋模型能有效提高蛋白質(zhì)亞細(xì)胞定位預(yù)測的精度。 

【文章來源】：計算機(jī)工程與應(yīng)用. 2020,56(01)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：7 頁

【部分圖文】：

PSO＿BFA混合優(yōu)化算法流程圖

優(yōu)化前后的BOW＿PseAAC在ZD98上的預(yù)測結(jié)果

優(yōu)化前后的BOW＿AAC在CH317上的預(yù)測結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3385173