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基于改进蝙蝠算法的双聚类算法设计与实现

薛源,崔衍

Modern Computer（2021）

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Abstract
基因表达数据隐藏着丰富的生物信息,双聚类算法是挖掘这些生物信息的有效手段.双聚类算法一直被认为是一个NP-hard问题,而蝙蝠算法在解决NP-hard问题上有很大的优势.本文在蝙蝠算法的基础上提出了一种基于改进蝙蝠算法的双聚类算法(Bi-clustering based on Improved Bat Algorithm,BIBA).通过在酵母细胞基因数据集上的实验表明BIBA算法能够得到MSR值更小、体积更大的双聚类.
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