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基于改进SEM算法的基因调控网络构建方法
基因调控网络 动态贝叶斯网络 贝叶斯结构期望最大化算法
2010/9/1
动态贝叶斯网络（DBN）是基因调控网络的一种有力建模工具。贝叶斯结构期望最大算法（SEM）能较好地处理构建基因调控网络中数据缺失的情况，但SEM算法学习的结果对初始参数设置依赖性强。针对此问题，提出一种改进的SEM算法，通过随机生成一些候选初始值，在经过一次迭代后得到的参数中选择一个最好的初始值作为模型的初始参数值，然后执行基本的SEM算法。利用啤酒酵母细胞周期微阵列表达数据，构建其基因调控网络并...
数据缺失下学习贝叶斯网的SEM算法
学习贝叶斯网 PACOB算法 紧密相关 新决策网络
2009/8/17
针对SEM算法易收敛于局部最优的问题，提出一种改进SEM算法——DSEM-PACOB算法，采用PACOB算法提供的良好候选网络及合理的策略，估计节点变量缺失值，并使与待估节点变量紧密相关的若干节点变量直接参与估计。实验结果表明，与SEM算法相比，利用新算法获得的最终解的质量有所提高，且具有更好的稳定性。
基于SEM图像的烧结矿分形维数程序化计算
2007/7/28
期刊信息
篇名
基于SEM图像的烧结矿分形维数程序化计算
语种
中文
撰写或编译
撰写
作者
刘丽妹,莫文玲,张庆军,张玉柱
第一作者单位
河北理工大学
刊物名称
河北理工学院学报
页面
79-82
出版日期
2006年
5月
日
文章标识(ISSN)
1007-2829
相关项目
低硅烧结矿微观结构形成与控制的分形理论研究