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题名基于Fisher判别法的一种DNA序列分类方法
被引量：3
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作者
杨莉萍
路松峰
胡和平
黄钰
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机构
华中农业大学理学院
华中科技大学计算机学院
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出处
《华中农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第1期125-129,共5页
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基金
国家自然科学基金资助项目(10876012)
中央高校基本科研业务费专项资金(52204-10040)
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文摘
针对DNA序列分类的分属问题,提出采用Fisher判别法进行分类。根据氨基酸分子的性质,构建DNA序列对应的特征向量空间,然后对训练集中的A、B两类DNA序列提取特征,建立Fisher判别函数。应用该判别函数对测试集中的182个DNA序列进行分类实验,结果表明该方法具有很好的分类准确度。
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关键词
生物信息学
Fisher判别法
dna序列分类
特征提取
特征向量空间
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Keywords
bioinformatics
Fisher discriminant anatysis（FDA）
classification of dna sequence
feature extraction
feature vector space
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分类号
Q751
[生物学—分子生物学]
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题名粒子群优化RBF神经网络的DNA序列分类
被引量：4
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作者
孙倩
赵昕
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机构
吉林农业大学信息技术学院
惠州学院数学与大数据学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2020年第9期87-91,共5页
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基金
国家自然科学基金(11471067)。
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文摘
为提高径向基神经网络算法在DNA序列分类问题应用上的准确率和收敛速度,首先,以20种氨基酸的含量作为特征向量;其次,针对由于随机选取径向基神经网络初始参数引起的收敛速度慢的问题,选择粒子群算法优化神经网络参数。应用真实的DNA序列对优化前后的两种神经网络算法进行比较,结果显示,优化后算法在迭代12次左右误差即稳定,分类结果正确率达到93.75%,远高于未经优化的神经网络70%的正确率。由实验结果可知,在DNA序列分类问题中,粒子群优化径向基神经网络对提高收敛速度和正确率方面是有效的。
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关键词
dna序列分类
PSO-RBF神经网络
特征提取
分类模型建立
参数优化
分类效果对比
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Keywords
dna sequence classification
PSO-RBF neural network
feature extraction
classification model establishment
parameter optimization
classification effect contrast
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分类号
TN911.1-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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