训练隐马尔可夫模型的BW-GA方法

• 作者: 文凤春 肖枝洪 金人超
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 数学
• 关键词: 多序列比对 隐马尔可夫模型 遗传算法 对数似然概率
• 年，卷（期）: 2010,（17）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 236-238
• 分类号: O242.28
• 字数: 3143字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.17.067

摘要

Baum-Welch算法是训练HMMs的传统方法,该方法虽然收敛速度快,但容易陷入局部最优,影响了序列比对的质量.针对该算法存在的问题,结合生物遗传与进化的规律,设计了一种将传统方法与遗传算法相结合训练HMMs的BW-GA方法.根据序列比对的需要和HMMs的结构,定义了3种遗传操作和编码方式.用19条原核5sRNA序列对模型进行了训练,用BW-GA训练模型产生序列的对数似然概率比单独用传统方法训练的要高,产生序列比对的质量较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖枝洪	华中农业大学理学院	32	106	6.0	8.0
2	文凤春	华中农业大学理学院	6	21	2.0	4.0
3	金人超	华中科技大学计算机科学与技术学院	13	117	6.0	10.0