【摘 要】
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布尔网络是一种重要的基因调控数学模型,从布尔网络的状态变换推断其结构以发现基因之间的调控关系是布尔网络研究中长期关注的重要问题。已有的归纳逻辑程序算法不能从布尔
【机 构】
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贵州大学计算机科学与技术学院,重庆文理学院人工智能学院,贵州科学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61976065),重庆市高技术产业重大产业技术研发项目(2018148208),重庆市技术创新与应用发展重点项目(cstc2019jscx-fxydX0094),重庆英才计划创新创业示范团队(CQYC201903167)
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布尔网络是一种重要的基因调控数学模型,从布尔网络的状态变换推断其结构以发现基因之间的调控关系是布尔网络研究中长期关注的重要问题。已有的归纳逻辑程序算法不能从布尔网络的不确定(解释)状态变换学习推断其网络结构。为此,文中提出了非确定解释转换学习(Learning From Non-deterministic interpretation Transitions,LFNDIT)算法从布尔网络异步更新语义下的解释变换学习其网络结构。首先将异步更新语义下的不确定解释变换集转换成确定解释变换集,然后利用Inoue等
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