基于隐马尔可夫模型的DNA序列识别

摘要：

利用隐马尔可夫模型训练中不同结构的DNA序列的L值分布范围不同的特点,对传统多类投票模型进行改进,提出一种优于传统算法的快速训练算法,该算法只需训练出一类隐马尔可夫模型参数.对DNA内含子和外显子序列进行识别,平均识别率达到了90.8%.与支持向量机相比,隐马尔可夫模型在解决多分类问题方面具有优势,不但计算时间少,而且识别率高.

关键词：隐马尔可夫模型、DNA序列、内含子、外显子、识别、快速训练算法

所属期刊栏目：35

分类号：TP18;O29(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金10371135;重庆市教委资助项目KJ0707022

在线出版日期：2007-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：123-126