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通过改进Hessian矩阵对角参数,调整支持向量机中超平面的位移,将数据量少的样本从两类非均衡样本中进行分离,结合隐马尔可夫随机迭代,实验发现,不能简单固定Hessian矩阵的对角参数,而必须加之以可调整的权系数才能控制错分的样本数.对启动子序列进行识别,平均识别率达到92.8%。
启动子序列的非均衡检测识别算法
【摘 要】
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通过改进Hessian矩阵对角参数,调整支持向量机中超平面的位移,将数据量少的样本从两类非均衡样本中进行分离,结合隐马尔可夫随机迭代,实验发现,不能简单固定Hessian矩阵的对角参数,而必须加之以可调整的权系数才能控制错分的样本数.对启动子序列进行识别,平均识别率达到92.8%。
【机 构】
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重庆工商大学计算机科学与信息工程学院,重庆工商大学经济管理实验教学中心
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2008年08期
【基金项目】
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重庆市科委自然科学基金资助项目（2007BB2205）,重庆市教育委员会科学技术研究资助项目（KJ0707022）.
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