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本文综述了生物序列比对的基本思想和主要方法。通过序列比较可以发现生物序列中的功能、结构和进化的信息。进行序列比对的目的是让人们能够判断两个序列之间是否具有足够的相似性,从而判定二者之间是否具有同源性。 相似文献
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金融时间序列的混沌识别 总被引：1，自引：0，他引：1
将非线性和混沌的理论和方法应用在金融时间序列的研究中，识别金融时间序列是否为混沌时间序列是研究者面临的一个首要的问题，各个学科领域根据所研究的具体对象发展出了不同的算法，这些算法对金融hen序列的研究有借鉴作用。然而，金融时间序列的小数据量与混合噪声的特征使得混沌识别更加困难．目前广为应用的金融时间序列的混沌识别方法是Gencay-Dechert法，替代数据法等，这些算法仍然处于发展完善中。 相似文献
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结构化比对算法研究及软件实现 总被引：1，自引：0，他引：1
对补丁比对技术中的结构化比对经典算法进行了分析和改进,并在此基础上实现了一个结构化比对工具软件. 与经典算法的区别在于,本文算法通过对签名相似程度的强弱进行量化达到函数配对的目的,从而解决了经典算法中签名一致性和唯一性之间的矛盾问题. 在此基础上,设计并实现了一款结构化比对工具——NBD(NCNIPC binary differ). 实际测试中NBD相对于已有工具软件,在函数配对的准确性方面取得了更好的成绩,从而证明了改进算法的优越性. 相似文献
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文章以樱草杜鹃、大花黄牡丹、长鞭红景天、露蕊乌头、苞叶雪莲、藏橐吾、独一味、砂生槐、拉萨蒲公英、拉萨小檗10种藏药材为研究对象,提取基因组DNA,对其线粒体细胞色素c氧化酶第Ⅲ亚基(cox3)的部分片段进行了PCR扩增、测序及序列分析,用Bioedit软件与Gen Bank数据库中相关植物的序列进行序列比对,并用MEGA6.0软件做系统进化树(NJ),运用Codon W软件计算密码子的RSCU值。通过PCR扩增获得了10种藏药材的长度为750bp的目的片段,通过序列比对发现cox3基因在不同植物中变异位点较少,序列比较保守;基于cox3部分基因序列构建的NJ树反映了物种的进化关系,可以作为物种系统发育分析的补充;密码子偏好性分析发现,cox3基因偏好使用以AU结尾的密码子。樱草杜鹃等10种藏药材的COXⅢ基因部分片段的扩增与序列分析从序列比对分析、构建系统进化树、密码子偏好性分析水平上分析了cox3基因部分序列在樱草杜鹃等10种藏药材的差异,为植物cox3基因的功能、表达研究奠定了基础。 相似文献
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《科技成果管理与研究》2015,(1)
受生物学中的DNA序列的自我复制等现象的启发,杭州电子科技大学和香港城市大学等院校的CNN（细胞神经网络）研究团队提出了DNA-Like序列的概念,并且发现感知器中的激发序列就是一个DNA-Like序列。进一步基于突触权值仅与激发序列中的某些值的相关性,再利用DNA-Like序列的特有性质,就可以把感知器的突触权值的学习转化为激发序列的学习。研究人员将基于这种思想的算法称为DNA-Like学习算法。这个算法具有许多优点,如学习速度快、迭代次数少,更重要的是,它必定是收敛的,因而不像传统的算法（如BP算法）那样会产生陷入局部极小的问题。此外,研究团队还开发了相关的软件,称之为CNN-UP。利用CNN快速计算功能, CNN-UP可以应用于许多组合逻辑电路的设计。可以预见,随着硬件实现技术的不断进步,CNN的应用领域将更加广阔。 相似文献
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研究了VNNTF神经网络交通流量混沌时间序列预测的问题。首先,通过混沌理论提取了交通流量时间序列的混沌特征,并在此基础上建立了VNNTF神经网络交通流量时间序列模型;接着,阐述了VNNTF神经网络学习算法原理．设计了交通流量Voltem神经网络的学习算法快速学习算法：最后利用交通流量混沌时间序列对VNNTF网络模型、Voherra预测滤波器和BP神经网络进行了单步预测,并对预测结果的仿真图和真实值与预测值的方均根进行了比较,结果表明基于混沌学习算法的VNNTF神经网络的预测性能明显优于Volterra预测滤波器和BP神经网络。 相似文献
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基于关联规则的Apriori算法，对序列模式挖掘的规则类Apfiori算法的思想对性能进行了研究，给出了该算法的基本算法和扩展算法。 相似文献
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序列是数据挖掘中一个比较困难的问题，对Web访问序列的挖掘有助于提高Web的服务质量。在研究了FreeSpan算法之后，根据Web访问的特点，提出了一个简化的FreeSpan算法。 相似文献
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BLAST序列比对与生物医学文献检索 总被引：4，自引：1，他引：4
生物信息学的急速发展及其数据库的急剧增长给文献检索提出了新课题。利用生物信息相关数据库需要结合生物信息学知识。本研究从新基因的名词与序列入手，介绍NCBI的ENTREz、BLAST检索，阐明与基因相关的文献检索的方法与技巧，着重介绍了BLAST序列比对在信息检索中的步骤和作用。 相似文献
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由于其内在的计算复杂性,在密集型数据序列数据库中挖掘全部频繁项集往往非常困难,解决方案之一是挖掘最大频繁序列。传统的序列模式方法对满足最小支持度阈值的序列同等对待,但在真实数据库中不同的序列往往具有不同的重要程度。为解决上述问题,提出了一种挖掘加权最大频繁序列的新算法。该算法利用频繁项目出现的频率来计算频繁序列的权重,给出了频繁加权序列的定义,该定义的引入不仅可以找出较为重要的最大频繁序列,而且可以使挖掘结果同样具有反单调性,从能够加速剪枝,提高算法效率。实验结果表明,加权最大频繁序列算法是有效的。 相似文献
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首先介绍了直接扩频序列超宽带的概念,接着阐述了当前DS-UWB系统中信道估计算法的研究状况,并详细说明了各个算法的优缺点。最后,对进一步需要研究的问题进行了讨论。 相似文献
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文章介绍了一种基于小波变换的自适应水印算法,该算法首先将二值水印图像置乱后经过降维操作转换成为一维序列,并用m序列作同步信号与水印序列一起组成嵌入序列,嵌入到音频信号的小波变换域低频系数中。实验表明,该算法具有较好的鲁棒性。 相似文献
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本文详细分析了OFDM系统基于训练序列的三种定时同步算法.这三种算法采用了不同的训练序列,但都基于能量归一化的最大相关原则.利用定时错误概率对三种定时同步算法性能进行了比较.Matlab仿真结果可以看出:Schmidl & Cox定时同步算法方差较大,Park& Cheon定时同步算法最为稳定,而Minn &Letaief算法性能介于两者之间.本文的分析为OFDM符号定时同步的应用研究提供了一定的借鉴作用. 相似文献
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基于隐私保护的序列模式挖掘研究 总被引：2，自引：0，他引：2
近年来随着数据挖掘相关研究的蓬勃发展，极大地增加了重要信息外泄的风险，隐私保护问题日益成为一个重要的议题。在相关研究中，序列模式隐私保护的研究仍相当有限，因此针对这一问题，提出两种有效的序列模式隐藏算法，让共享序列模式时也能保护相关的敏感信息。 相似文献
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首先介绍了直接扩频序列超宽带的概念，接着阐述了当前DS—UWB系统中信道估计算法的研究状况，并详细说明了各个算法的优缺点。最后，对进一步需要研究的问题进行了讨论。 相似文献