关于DNA序列分类问题的模型

• 作者: 冯涛 吉雯 康吉 贺明峰 韩小军
• 来源期刊: 数学的实践与认识
• 年，卷（期）: 2001,（1）
• 所属期刊栏目: 数学建模竞赛
• 页码范围: 26-30，31
• 页数: 6页
• 字数: 4392字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-0984.2001.01.003

摘要

本文提出了一种将人工神经元网络用于DNA分类的方法. 作者首先应用概率统计的方法对20个已知类别的人工DNA序列进行特征提取，形成DNA序列的特征向量，并将之作为样本输入BP神经网络进行学习. 作者应用了MATLAB软件包中的Neural Network Toolbox(神经网络工具箱)中的反向传播（Back propagation BP）算法来训练神经网络. 在本文中，作者构造了两个三层BP神经网络，将提取的DNA特征向量集作为样本分别输入这两个网络进行学习. 通过训练后，将20个未分类的人工序列样本和182个自然序列样本提取特征形成特征向量并输入两个网络进行分类. 结果表明：本文中提出的分类方法能够以很高的正确率和精度对DNA序列进行分类，将人工神经元网络用于DNA序列分类是完全可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贺明峰		22	377	11.0	19.0
2	冯涛		3	17	2.0	3.0
3	康吉		2	17	2.0	2.0
4	吉雯		2	17	2.0	2.0
5	韩小军		4	68	3.0	4.0