【摘 要】
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本文从三个不同的角度分别论述了如何对DNA序列进行分类的问题,依据这三个角度分别建立了三类模型. rn 首先,从生物学背景和几何对称观点出发,建立了DNA序列的三维空间曲线的
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本文从三个不同的角度分别论述了如何对DNA序列进行分类的问题,依据这三个角度分别建立了三类模型. rn 首先,从生物学背景和几何对称观点出发,建立了DNA序列的三维空间曲线的表达形式. 建立了初步数学模型-积分模型,并且通过模型函数计算得到了1到20号DNA序列的分类结果,发现与题目所给分类结果相同,然后我们又对后20个DNA序列进行了分类. rn 然后,从人工神经网络的角度出发,得到了第二类数学模型-人工神经网络模型. 并且选择了三种适用于模式分类的基本网络,即感知机模型,多层感知机(BP网络)模型以及LVQ矢量量化学习器,同时就本问题提出了对BP网络的改进(改进型多层感知机),最后采用多种训练方案,均得到了较理想的分类结果.同时也发现了通过人工神经网络的方法得到的分类结果与积分模型得到的分类结果是相同的(前四十个). rn 最后,我们对碱基赋予几何意义:A.C.G.T分别表示右.下.左.上. 用DNA序列控制平面上点的移动,每个序列得到一个游动曲线,提取游动方向趋势作为特征,建立起了模型函数,同时也得到了后二十个DNA序列的分类结果,而且发现结果与上述两个模型所得到的分类结果几乎相同(其中有一个不同,在本模型中表示为不可分的). 此模型保留的信息量更多,而且稳定性更强.
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