基于进化算法和时空独立成分的分析基因分类的研究

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1、Researchonclassificationofgenesbasedot'1evolutionaryalgorithmandspatiotemporalindependentcomponentanalysisByZHANGHAoB．E．(ShanDongUniversityofScienceandtechnology)2007AthesissubmittedinpartialsatisfactionoftheRequirementsforthedegreeofMasterofEngineeringSoftwareEngineeringintheGraduateSchool

2、ofHunanUniversitySupervisorProfessorCaiLijunSeniorEngineerLiuHanyouApril，2011舢7删5Ⅲ2M8Ⅲ0Ⅲ9舢—-舢Y湖南大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：铱l诰日期：7。11年∑月≯弓日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保

3、留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湖南大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。本学位论文属于‘l、保密口，在年解密后适用本授权书。2、不保密团。(请在以上相应方框内打“√”)作者签名：导师签名：、、峰强I《知、墨仁日期：7011年日期：1lit，-，、11年s月1，弓日S月1，弓日基于进化算法和时空独立成分分析的基因分类研究摘要基因分类是基因芯片以及微阵列技术的一个重要问题，它将海量的基因表达数据划分成数量较少并且具有生物

4、意义的组，然后在此基础上研究不同基因组合的功能和工作方式。本文首先研究基于蚁群、遗传这两种进化算法的基因分类，针对已有的算法与模型当中存在的问题，提出对算法的改进，然后对时空独立成分分析在基因分类中的应用进行了研究。蚁群算法内在并行性、鲁棒性等良好特征使其成为特征基因选择问题的一种有效计算模型，但传统的蚁群算法存在着早熟问题；本文把蚁群算法和克隆免疫相结合，将原有蚁群模型的问题对应为抗原，借鉴克隆选择和免疫记忆的思想进行解的构造以及信息素的更新，以此在一定程度上来避免原有算法中的早熟现象。通过对比实验将改进的算法同原有的蚁群选择算法以及RFE，ALMA选择算法相比较，结果表明

5、改进的算法能够取得更好的分类效果。将遗传算法和独立成分分析相结合能够获得有序、区分度高的特征基因集合，但无法保证每一个类别的特征基因数目相同，这在一定程度影响分类器的训练，从而降低分类的精度。本文对独立成分分析获得的一组特征基因先进行模糊聚类，然后从每个聚类中选取相同数量的特征基因构造染色体，进行选择、交叉、变异等遗传操作，获得分类效果最好的特征基因集合。通过对比实验将改进的算法同原有的遗传算法相比较，结果表明改进的算法能够取得更好的分类效果。时空独立成分分析能够利用基因和样本两个方向的独立性，本文将基因方向定义为空问方向，样本方向定义为时间方向，介于两者之间定义为时空方向，

6、采用基于共轭梯度法的独立成分分析来求解三个方向的源阵列，分析三种独立成分分析的迭代过程。通过统计显著性的对比实验，表明基于时间以及时空方向的独立成分分析在基因分类中能够取得更好的效果。关键词：基因分类；蚁群算法；克隆免疫；模糊遗传；时空独立成分分析工程硕士学位论文AbstractClassificationofgenesisanimportantissueofmicroarraytechnologyandgenechip，whichdividesvastamountsofgeneexpresSiondataintoasmallnumberofgroupswithbiologi

7、calsignificanceandcontributestotheresearchonfunctionalrelationshipsandworkwaysofdifferentcombinationofgenes．Thispaperfirststudygeneclassificationbasedonantcolonyandgeneticwhichareevolutionaryalgorithms，proposeimprovementsaccordingtotheexistingproblems．Th