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一种用于波形反演的改进差分进化算法
被引量：
5
1
作者
汪超
赵伟
高静怀
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期225-230,181,共6页
当波形反演中待求参数维数较高时,传统的全局优化方法逐渐失去其有效性和优点。本文在差分进化算法的选择算子中借鉴协同进化法分解—协调的思想,将复杂问题分解为若干子问题,并为每个子问题引入局部适应度的概念,提出一种改进的差分进...
当波形反演中待求参数维数较高时,传统的全局优化方法逐渐失去其有效性和优点。本文在差分进化算法的选择算子中借鉴协同进化法分解—协调的思想,将复杂问题分解为若干子问题,并为每个子问题引入局部适应度的概念,提出一种改进的差分进化算法(DE-CCS)。此方法首先根据局部适应度选择出准下一代;考虑到子问题之间的协调优化,最终的下一代则仍根据全局适应度选取。改进差分进化算法同时利用局部适应度和全局适应度引导进化方向,提高了收敛速度,且对高维问题更加有效。将该方法应用于正演速度慢、局部极值多的高维波形反演,模型和实际数据算例结果证明了该方法的有效性。
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关键词
差分进化法
协同进化
局部适应度
波形反演
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职称材料
基于关键节点子团的乳腺癌候选疾病模块挖掘算法
被引量：
2
2
作者
王一斌
程咏梅
张绍武
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期265-270,共6页
为解决乳腺癌疾病模块挖掘方法中基因表达谱样本数量少、数据不完整、存在噪声和偏差的问题,提出了一种基于关键节点子团和局部适应度的候选疾病模块挖掘算法——KNGLF算法.该算法首先将候选基因与致病基因间的重叠相似性得分和功能相...
为解决乳腺癌疾病模块挖掘方法中基因表达谱样本数量少、数据不完整、存在噪声和偏差的问题,提出了一种基于关键节点子团和局部适应度的候选疾病模块挖掘算法——KNGLF算法.该算法首先将候选基因与致病基因间的重叠相似性得分和功能相似性得分进行融合,通过比较融合得分与阈值,筛选出关键节点,并构建关键节点子团;然后,基于局部适应度及不同节点对应的不同判定标准,扩展挖掘候选疾病模块;最后,根据富集分析结果确定候选疾病基因模块.实验结果表明,与现有其他乳腺癌模块挖掘算法相比,KNGLF中关键节点选择算法所得平均排名较小,曲线下面积较大.KNGLF算法挖掘出15个具有较显著生物意义的乳腺癌候选疾病模块.此外,KNGLF算法还可扩展至其他疾病候选模块.
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关键词
乳腺癌
疾病模块挖掘
候选基因打分
关键节点子团
局部适应度
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职称材料
题名
一种用于波形反演的改进差分进化算法
被引量：
5
1
作者
汪超
赵伟
高静怀
机构
西安交通大学电信学院波动与信息研究所
中国海洋石油研究中心
出处
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2012年第2期225-230,181,共6页
基金
国家自然科学基金(40730424
40674064)
+2 种基金
国家"863"项目(2006A09A12)
国家油气重大专项(2008ZX05023-005-005
2008ZX05025-001-009)联合资助
文摘
当波形反演中待求参数维数较高时,传统的全局优化方法逐渐失去其有效性和优点。本文在差分进化算法的选择算子中借鉴协同进化法分解—协调的思想,将复杂问题分解为若干子问题,并为每个子问题引入局部适应度的概念,提出一种改进的差分进化算法(DE-CCS)。此方法首先根据局部适应度选择出准下一代;考虑到子问题之间的协调优化,最终的下一代则仍根据全局适应度选取。改进差分进化算法同时利用局部适应度和全局适应度引导进化方向,提高了收敛速度,且对高维问题更加有效。将该方法应用于正演速度慢、局部极值多的高维波形反演,模型和实际数据算例结果证明了该方法的有效性。
关键词
差分进化法
协同进化
局部适应度
波形反演
Keywords
differential evolution,co-evolution,local fitness,waveform inversion
分类号
P631 [天文地球—地质矿产勘探]
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职称材料
题名
基于关键节点子团的乳腺癌候选疾病模块挖掘算法
被引量：
2
2
作者
王一斌
程咏梅
张绍武
机构
西北工业大学信息融合技术教育部重点实验室
出处
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第2期265-270,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61170134
61473232
+2 种基金
91430111)
国家自然科学基金青年基金资助项目(61502396)
互联网金融创新及监管四川省协同创新中心资助项目
文摘
为解决乳腺癌疾病模块挖掘方法中基因表达谱样本数量少、数据不完整、存在噪声和偏差的问题,提出了一种基于关键节点子团和局部适应度的候选疾病模块挖掘算法——KNGLF算法.该算法首先将候选基因与致病基因间的重叠相似性得分和功能相似性得分进行融合,通过比较融合得分与阈值,筛选出关键节点,并构建关键节点子团;然后,基于局部适应度及不同节点对应的不同判定标准,扩展挖掘候选疾病模块;最后,根据富集分析结果确定候选疾病基因模块.实验结果表明,与现有其他乳腺癌模块挖掘算法相比,KNGLF中关键节点选择算法所得平均排名较小,曲线下面积较大.KNGLF算法挖掘出15个具有较显著生物意义的乳腺癌候选疾病模块.此外,KNGLF算法还可扩展至其他疾病候选模块.
关键词
乳腺癌
疾病模块挖掘
候选基因打分
关键节点子团
局部适应度
Keywords
breast cancer
disease module mining
candidate gene score
key node groups
local fitness
分类号
R318.04 [医药卫生—生物医学工程]
Q78 [生物学—分子生物学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种用于波形反演的改进差分进化算法
汪超
赵伟
高静怀
《石油地球物理勘探》
EI
CSCD
北大核心
2012
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于关键节点子团的乳腺癌候选疾病模块挖掘算法
王一斌
程咏梅
张绍武
《东南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
2
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职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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