【摘 要】
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动态贝叶斯网络(DBN)是基因调控网络的一种有力建模工具。贝叶斯结构期望最大算法(SEM)能较好地处理构建基因调控网络中数据缺失的情况,但SEM算法学习的结果对初始参数设置依赖性强。针对此问题,提出一种改进的SEM算法,通过随机生成一些候选初始值,在经过一次迭代后得到的参数中选择一个最好的初始值作为模型的初始参数值,然后执行基本的SEM算法。利用啤酒酵母细胞周期微阵列表达数据,构建其基因调控网络并
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动态贝叶斯网络(DBN)是基因调控网络的一种有力建模工具。贝叶斯结构期望最大算法(SEM)能较好地处理构建基因调控网络中数据缺失的情况,但SEM算法学习的结果对初始参数设置依赖性强。针对此问题,提出一种改进的SEM算法,通过随机生成一些候选初始值,在经过一次迭代后得到的参数中选择一个最好的初始值作为模型的初始参数值,然后执行基本的SEM算法。利用啤酒酵母细胞周期微阵列表达数据,构建其基因调控网络并与现有文献比较,结果显示该算法进一步提高了调控网络构建的精度。
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针对如何发挥异构多核处理器的优势从而提高程序执行效率的问题,提出了Cell异构多核处理器上实现线程同步流水并行和迭代同步流水并行两种优化技术,该优化技术可以有效地提高非规则写和控制结构非规则的执行速度。通过在Cell处理器上对NAS benchmarks中的IS、EP、LU以及SPEC2001中的MOLDYN进行测试,结果表明该流水并行方案有效地改善了临界区和flush操作的执行效率,明显地提高了
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