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韩跃

作品数:2 被引量:8H指数:2
供职机构:北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
相关领域:生物学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇生物学
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 2篇蛋白质相互作...
  • 1篇蛋白
  • 1篇蛋白质
  • 1篇蛋白质相互作...
  • 1篇蚁群
  • 1篇蚁群聚类
  • 1篇知识
  • 1篇生物学
  • 1篇生物学知识
  • 1篇相互作用
  • 1篇聚类
  • 1篇功能模块
  • 1篇白质
  • 1篇PPI网络
  • 1篇标签

机构

  • 2篇北京工业大学

作者

  • 2篇冀俊忠
  • 2篇杨翠翠
  • 2篇韩跃
  • 1篇杨明浩

传媒

  • 1篇模式识别与人...
  • 1篇北京工业大学...

年份

  • 2篇2016
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于多标签传播机制的蛋白质相互作用网络功能模块检测被引量:4
2016年
鉴于多标签传播算法在发现社会网络的社区结构研究上具有快速、高效的求解能力,提出融合多源蛋白质生物学知识的基于多标签传播机制的蛋白质相互作用(PPI)网络功能模块检测算法.首先,结合PPI网络功能信息和结构信息初始化节点的标签.然后,利用基因表达数据描述蛋白质间的共表达性,依据共表达性构建标签集合,从中选择标签以实现标签在节点间真实可靠的传播.最后,将具有相同标识符的节点划分到同一功能模块中,获得最终结果.实验表明文中算法不仅具有良好的时间性能,而且在检测精度上也具有一定的竞争性.
韩跃冀俊忠杨翠翠
关键词:生物学知识
快速的基于蚁群聚类的PPI网络功能模块检测方法被引量:4
2016年
针对蚁群聚类在蛋白质相互作用(protein-protein interaction,PPI)网络中进行功能模块检测问题上时间性能的不足,提出一种快速的基于蚁群聚类的PPI网络功能模块检测(fast ant colony clustering for functional module detection,FACC-FMD)方法.该算法计算每个蛋白质与核心组蛋白质的相似度,根据拾起放下模型进行聚类,得到的初始聚类结果中功能模块之间相似度很小,省去了原始蚁群聚类算法中的合并和过滤操作,缩短了求解时间.同时该算法根据蛋白质的关键性对蚁群聚类中的拾起放下操作做了更严格的约束,以减少拾起放下的次数,加速了聚类的过程.在多个PPI网络上的实验表明:与原始蚁群聚类方法相比,FACC-FMD大幅度提高了时间性能,同时取得了良好的检测质量,而且与近年来的一些经典算法相比在多项性能指标上也具有一定的优势.
冀俊忠杨明浩杨翠翠韩跃
关键词:蛋白质相互作用网络蚁群聚类
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