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题名基于Memetic算法的DNA序列数据压缩方法
被引量：2
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作者
谭丽
孙季丰
郭礼华
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机构
华南理工大学电子与信息学院
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出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第1期121-127,共7页
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基金
国家自然科学基金(60902087)
广州市科委新星计划项目(2010A 090100016)资助课题
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文摘
该文提出一种基于CPMA(Collaborative Particle swarm optimization-based Memetic Algorithm)算法的DNA序列数据压缩方法,CPMA分别采用综合学习粒子群优化(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimization,CLPSO)算法和动态调整的混沌搜索算子(Dynamic Adjustive Chaotic Search Operator,DACSO)进行全局搜索和局部搜索。该文采用CPMA寻找全局最优的基于扩展操作的近似重复矢量(Extended Approximate Repeat Vector,EARV)码书,并用此码书压缩DNA序列数据。实验结果表明,CPMA比其它优化算法有很大的改善,对文中采用的大部分测试函数,其解都非常接近全局最优点;对于DNA基准测序序列,与文中所列的经典DNA序列压缩算法相比,基于CPMA算法的压缩性能得到了显著提升。
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关键词
DNA序列压缩
MEMETIC算法
扩展的近似重复矢量(EARV)
粒子群优化(PSO)
动态混沌局部搜索
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Keywords
DNA sequence compression
Memetic algorithm
Extended Approximate Repeat Vector （EARV）
Particle Swarm Optimization （PSO）
Dynamic chaotic local search
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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