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协同快速退火演化算法识别蛋白质家族模体
  • ISSN号：0023-074X
  • 期刊名称：《科学通报》
  • 时间：0
  • 分类：O224[理学—运筹学与控制论;理学—数学]
  • 作者机构：[1]中山大学化学与化学工程学院,广州510275
  • 相关基金：致谢 本工作为国家自然科学基金（批准号：20475068,20575082）、广东省自然科学基金（批准号：031577）资助项目和广东省科技计划项目（批准号：2005830101003）.
作者： 陈超[1], 田元新[1], 邹小勇[1], 蔡沛祥[1], 莫金垣[1]
关键词： 全局优化, 协同方法, 快速退火, 演化算法, 蛋白质模体
中文摘要：

将快速退火演化算法（fast annealing evolutionary algorithm，FAEA）与协同方法相结合，提出了一种用于求解高维的全局优化问题的新方法——协同快速退火演化算法（cooperative fast annealing coevolutionary algorithm，CFACA）．首先将高维的解空间分解成多个一维的子空间，再在每个子空间里利用单个独立的FAEA搜索该子空间里的最优子解，最后将各子解结合在一起，即构成了原来问题的一个解．基准函数测试的结果表明，CFACA算法具有更快的收敛速度．进一步用CFACA算法提取EGF蛋白质家族的模体，正确识别率达到67．0％，所提取的模体与蛋白质功能位点数据库PROSITE中的结果相吻合．

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期刊信息
  • 《科学通报》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院
  • 主编：周光召
  • 地址：北京东黄城根北街16号
  • 邮编：100717
  • 邮箱：csb@scichina.org
  • 电话：010-64036120 64012686
  • 国际标准刊号：ISSN：0023-074X
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1784/N
  • 邮发代号:80-213
  • 获奖情况:
  • 首届国家期刊奖,中国期刊方阵“双高”期刊,第三届中国出版政府奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘（网络版）,美国数学评论（网络版）,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:81792