基于量子粒子群优化和隐马尔可夫模型的多序列比对算法

• 作者: 孙俊 纪文娟 须文波
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 多序列比对 隐马尔可夫模型 量子粒子群优化 SPS CS
• 年，卷（期）: 2009,（7）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 2453-2456
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2009.07.014

摘要

针对用Baum-Welch算法训练隐马尔可夫模型用于序列比对算法的搜索空间有限性容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种用量子粒子群优化算法训练隐马尔可夫模型的生物多序列比对新方法.该方法克服了Baum-Welch算法在收敛性能上的缺陷,在整个可行解空间中进行搜索.从BaliBASE数据库中选取测试例子进行数值实验,实验结果表明,所提算法优于Baum-Welch算法,对标准例子进行的实验证明了算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	须文波	江南大学信息工程学院	409	3078	23.0	34.0
2	孙俊	江南大学信息工程学院	186	1552	21.0	30.0
3	纪文娟	江南大学信息工程学院	1	3	1.0	1.0