[发明专利]一种基于人工蜂群与粒子群混合算法的蛋白质耐热温度的多元线性回归计算方法

摘要

本发明公开了一种基于人工蜂群与粒子群混合算法的蛋白质耐热温度的多元线性回归计算方法，属于计算机应用技术领域。本发明方法是将人工蜂群算法和粒子群算法结合，利用人工蜂群算法的局部搜索能力优化粒子群算法的粒子速度和位置，以防止粒子群算法陷入局部最优，从而获得全局最优解；粒子群算法基于最优的粒子速度和位置，优化蛋白质耐热温度与氨基酸含量+氨基酸网络拓扑属性之间的多元线性回归模型的参数，从而确定蛋白质的耐热温度。本发明方法利用人工蜂群算法和粒子群算法的高效性、快速性、通用性和鲁棒性，确定了蛋白质耐热温度与氨基酸含量+氨基酸网络拓扑属性的线性回归模型，这为直接用蛋白质序列和结构来预测蛋白质的耐热温度提供了有效的手段。

主权项

1.一种基于人工蜂群与粒子群混合算法的蛋白质耐热温度的多元线性回归计算方法，其特征是采用下列步骤：(1)人工蜂群与粒子群混合算法优化多元线性回归模型参数b0,b1,…,b22使用最小二乘方法估算回归参数，确定人工蜂群与粒子群混合算法优化过程中的适应度函数；然后初始化粒子群算法的参数，利用标准粒子群算法更新粒子速度和位置，利用人工蜂群的局部搜索策略在全局最优解附近搜索新的解，根据适应度函数更新粒子位置，迭代找到最优解，确定模型参数b0,b1,…,b22；(2)基于蛋白质的氨基酸含量+氨基酸网络拓扑属性建立多元线性回归方程，计算耐温蛋白质和耐热蛋白质的耐热温度以蛋白质的20种氨基酸含量+2种氨基酸网络拓扑属性为自变量，利用人工蜂群和粒子群混合算法优化得来的最优的b0,b1,…,b22，分别计算耐温蛋白质和耐热蛋白质的耐热温度。