支持向量机(Support Vector Machines,简称SVM)是基于统计学习理论的一种新的数据挖掘技术,它借助于最优化方法来解决复杂的机器学习问题。SVM是处理小样本、高维数据的有效方法,它有着良好的理论基础的支持。它能够较好地解决了神经网络等方法的过学习问题,同时也能够较好地克服维数灾难问题。二十一世纪是生命科学迅猛发展的时代,生物数据呈指数增长,分析和挖掘生物数据背后隐藏的生物学规律已成为生命科学家关注的焦点。人类基因组中DNA序列的功能性研究是一个重要研究方向。对于一个给定的DNA序列,判断它是基因序列还是间区序列是进一步分析序列的前提。开发有效和快捷的分析算法是加速分析和理解生物信息的重要手段之一。目前国际上已有很多基因识别软件,但大多数软件不能识别完整的基因。本文主要研究目标是利用SVM和其它的机器学习方法对生物数据进行分类。论文首先系统地研究了基于统计学习理论的生物数据分类技术;然后,对不同的学习方法进行了性能比较和评价。统计学习理论的最大贡献是提出了结构风险最小化(SRM)归纳原理和基于该原理的实现方法──支持向量机。SRM原则已经显示出了优于传统的用于一般的神经网络的经验风险最小化(ERM)原则。SRM原则最小化经验风险和置信范围的和,而ERM原则最小化训练误差。其差别在于基于SRM原则的SVM学习方法有更好的推广能力,这正是统计学习的目标。从长长的DNA序列中准确地提取出具有分类特征的训练属性是机器学习的第一步。针对DNA数据的复杂性,本文提出了一种基于语言学方法的特征提取方法。假设仅考虑2类问题,该方法将出现在DNA序列中的所有长度为2～6的短序列作为候选特征词汇,对每个候选的特征词汇计算它在DNA序列集中的各个序列出现的频率、在DNA序列集合中出现频率,以及在不同类序列集内出现的相对差,来决定它是否为关键词汇作为训练属性。从而,将DNA序列映射到欧式空间中,使每个DNA序列对应于欧式空间中的一个向量。论文提出并实现了利用支持向量机来识别人类完整基因的方法,在不依赖于特殊的生物领域信息的基础上使基因识别分类精度达到了85%。在对完整基因的实现分类的基础上,通过大量试验,对复杂的训练参数选择,提出了在SVM训练过程中参数选择的具体而有效的方法。在对训练数据没有充分了解的情况下,对于C-SVC训练中,惩罚因子C从大到小地选取往往比其从小到大地选取更快地找到最佳训练结果。论文通过与其它学习方法进行比对,验证了SVM方法的诸多优势。对DNA序列分类问题,首次将SVM训练方法与二元Logistic回归(BLR)方法进行了比较。在处理高维、复杂数据分类问题上,SVM不仅在分类精度上优于BLR和人工神经网络(ANN),而且在训练速度上远远优于它们。论文初步探讨了并行SVM训练算法,并将遗传算法引进到了并行SVM训练过程中,充分地利用了SVM和遗传算法中固有并行化特点。论文研究工作将SVM技术用于生物数据分类并得到了满意的实验结果,它将使我们利用该方法解决其它生物数据的分类问题,因为生物数据既有整体上的相似性,在个体问题上又有其多样性和复杂性;另外,由于SVM学习方法的优势,可将该技术拓展到其它应用领域,有希望解决其它复杂分类问题。