模糊系统与数学
模糊繫統與數學
모호계통여수학
FUZZY SYSTEMS AND MATHEMATICS
2004年
z1期
370-375
,共6页
启动子识别%插值马氏模型(IMC)%遗传算法(GA)%模拟退火算法(SA)
啟動子識彆%插值馬氏模型(IMC)%遺傳算法(GA)%模擬退火算法(SA)
계동자식별%삽치마씨모형(IMC)%유전산법(GA)%모의퇴화산법(SA)
启动子识别是生物信息学领域极具挑战的问题.本文在IMC(Interpolated Markov Chin)的框架下考虑碱基的插入与缺失,采用SA(Simulated Annealing)训练转移概率,以增加模型的鲁棒性,利用GA(Genetic Algorithm)优化IMC插值系数,以克服梯度算法易于陷入局部极值点的缺陷,最后将该模型用于启动子识别,识别率在测试集达到86%.
啟動子識彆是生物信息學領域極具挑戰的問題.本文在IMC(Interpolated Markov Chin)的框架下攷慮堿基的插入與缺失,採用SA(Simulated Annealing)訓練轉移概率,以增加模型的魯棒性,利用GA(Genetic Algorithm)優化IMC插值繫數,以剋服梯度算法易于陷入跼部極值點的缺陷,最後將該模型用于啟動子識彆,識彆率在測試集達到86%.
계동자식별시생물신식학영역겁구도전적문제.본문재IMC(Interpolated Markov Chin)적광가하고필감기적삽입여결실,채용SA(Simulated Annealing)훈련전이개솔,이증가모형적로봉성,이용GA(Genetic Algorithm)우화IMC삽치계수,이극복제도산법역우함입국부겁치점적결함,최후장해모형용우계동자식별,식별솔재측시집체도86%.
