DNA序列分类的神经网络方法

• 作者: 张伟 李银山 杨春燕
• 来源期刊: 计算机仿真
• 学科: 工学
• 关键词: 分类 神经网络 遗传密码
• 年，卷（期）: 2003,（2）
• 所属期刊栏目: 生物医学仿真
• 页码范围: 65-68
• 页数: 4页
• 分类号: TP183
• 字数: 5298字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-9348.2003.02.018

摘要

该文将人工神经网络方法用于DNA分类.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.采用MATLAB软件包中的神经网络工具箱中的反向传播算法来训练神经网络.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向量并输入两个网络进行分类.结果表明:分类方法能够以很高的正确率和精度对DNA进行分类,将人工神经网络用于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	张伟	北京工业大学机电工程学院	167	841	15.0	21.0
2	李银山	天津大学建筑工程学院	14	170	9.0	13.0
6	杨春燕		1	21	1.0	1.0