【摘 要】
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摘要：随着微阵列技术的广泛应用,越来越多的基因表达数据被获取,如何从海量的数据中提取有生物学意义的信息,是目前生物信息学的一个重点研究方向。功能相近的基因其表达模式
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摘要：随着微阵列技术的广泛应用,越来越多的基因表达数据被获取,如何从海量的数据中提取有生物学意义的信息,是目前生物信息学的一个重点研究方向。功能相近的基因其表达模式相似,通过对相似表达模式的发现可推测未知基因的功能。通过研究表达数据得到基因的功能和调控关系,需要找到恰当的分析方法。本文采用聚类技术对基因表达数据进行处理,介绍分析了常用于生物数据分析的聚类算法,其中K均值聚类、自组织特征映射网络等各具特色。本文在深入分析PSO算法基本理论的基础上,将PSO算法应用到基因表达数据聚类分析领域中,并对PSO算法进行改进。为了避免算法早熟收敛,提出了一种自适应扰动的PSO算法(ADPSO),以帮助停滞的粒子跳出局部最优,并将改进后的算法与K-means算法相结合,提出了一种基于ADPSO-KM的基因表达数据聚类算法,该算法可有效结合K-means算法和PSO算法的优点。为了考察基于ADPSO-KM的基因表达数据聚类算法的收敛性能和优化求解能力,验证算法的优越性,本文选取了四个数据集对K-means算法、PSO算法和ADPSO-KM算法进行了数值仿真测试,测试结果及分析表明,ADPSO-KM算法对各测试函数具有较好的寻优结果,在保证收敛精度的同时,也具有较快的收敛速度,是一种具有较好收敛性能的全局优化算法。
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