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摘要:
评述了几种化学模式识别方法如主成分分析、聚类分析、人工神经网络和SIMCA分类法在生物信息学中的进展,主要介绍了它们在生物信息领域中的应用.
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XML在生物信息学中的应用
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文献信息
篇名 几种模式识别方法在生物信息学中的应用
来源期刊 计算机与应用化学 学科 生物学
关键词 化学模式识别 生物信息学 应用
年,卷(期) 2007,(1) 所属期刊栏目 一、算法研究
研究方向 页码范围 53-55
页数 3页 分类号 Q-3
字数 3307字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-4160.2007.01.010
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 卢小泉 西北师范大学化学化工学院 92 897 16.0 27.0
2 陈晶 西北师范大学化学化工学院 18 316 8.0 17.0
3 王岚 西北师范大学化学化工学院 9 44 4.0 6.0
4 王睿 西北师范大学化学化工学院 9 35 4.0 5.0
传播情况
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引文网络
引文网络
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参考文献  (20)
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研究主题发展历程
节点文献
化学模式识别
生物信息学
应用
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机与应用化学
双月刊
1001-4160
11-3763/TP
大16开
北京中关村北二街2条1号
82-500
1984
chi
出版文献量(篇)
5704
总下载数(次)
10
总被引数(次)
27612
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划
英文译名:the Teaching and Research Award Program for Outstanding Young Teachers in Higher Education Institutions of MOE
官方网址:http://www.moe.edu.cn/
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导