多目标人工蜂群双聚类算法在基因表达数据中的应用研究

• 作者: 何明清 林勤 林斯达 薛云
• 来源期刊: 华南师范大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 基因表达数据 双聚类 多目标优化 人工蜂群
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与软件工程
• 页码范围: 116-123
• 页数: 8页
• 分类号: TP391
• 字数: 6113字
• 语种: 中文
• DOI: 10.6054/j.jscnun.2015.11.003

摘要

基于多目标优化的双聚类算法能够同时优化均方残差和尺寸等多个相互冲突的目标，更好地挖掘出均方残差较小、尺寸较大的双聚类，提出了一个多目标人工蜂群双聚类算法。该方法首先采用组信息对蜜源进行编码，然后使用2种交叉和1种变异操作分别实现算法的局部搜索和全局搜索，最后根据非劣排序和拥挤距离对外部档案进行修剪。在2套真实的基因表达数据集上进行实验，结果表明：与其他公开算法相比，多目标人工蜂群双聚类算法具有较好的收敛性和种群多样性，同时挖掘出具有显著生物意义的双聚类。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林勤	广东医学院信息工程学院	5	25	3.0	5.0
2	薛云	华南师范大学物理与电信工程学院	17	124	5.0	11.0
3	林斯达	广东医学院公共卫生学院	2	7	1.0	2.0
4	何明清	广东医学院公共卫生学院	1	6	1.0	1.0