【摘 要】
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针对概率模体发现算法中非树形子图的挖掘和在得分函数最大化的过程中得分函数值计算的2个难点.首先提出基于划分的非树形子图的搜索算法,其次将子图同构应用于最小错配的求
【机 构】
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东南大学计算机科学与工程学院,南京大学计算机软件新技术国家重点实验室
【基金项目】
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南京大学计算机软件新技术国家重点实验室开放课题资助项目(KFKT2010B03);东南大学计算机网络和信息集成教育部重点实验室开放课题资助项目(K93-9-2010-19)
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针对概率模体发现算法中非树形子图的挖掘和在得分函数最大化的过程中得分函数值计算的2个难点.首先提出基于划分的非树形子图的搜索算法,其次将子图同构应用于最小错配的求解以缩小智能优化算法对得分函数求解的解空间,最后将基于模拟退火算法和遗传算法的混合算法应用于得分函数的求解过程.在大肠杆菌基因调控网络中的实验结果表明,与其他算法相比,混合智能算法可以大大减少非树形子图的搜索时间,并以相对较快的收敛速度收敛到一个较优的解,因此所提出的方法有效地提高了概率模体发现的效率.
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