采用结构与参数训练相结合的RNN模型构建基因调控网络

摘要：

提出一种采用递归神经网络模型构建基因调控网络,将结构训练与参数训练相结合的方法进行网络的权值训练. 采用模拟退火算法训练网络结构,找出调控关系权值,再引入基于免疫思想的粒子群算法对权值进行参数优化,得到基因调控网络图. 并分别用人工数据和大肠杆茵DNA修复系统基因数据进行实验. 实验结果表明,该方法能有效地从基因时序数据中揭示基因间的调控关系.

关键词：基因调控网络、递归神经网络、模拟退火算法、免疫系统、粒子群算法

所属期刊栏目：48

分类号：TP399(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60673099,60873146,60973092;国家高技术研究发展计划863项目基金2007AA04Z114,2009AA02Z307;吉林省生物识别新技术重点实验室项目20082209

在线出版日期：2010-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：284-290