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《第12届全国模糊系统与模糊数学学术年会论文集》2004年
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基于遗传算法和模拟退火的插值马氏模型用于真核生物启动子识别

罗强  杨文强  刘普寅  
【摘要】: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 Chain)的框架下考虑碱基的插入与缺失,采用SA(Simu1ated 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%。

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