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以灵长类动物DNA序列的剪接位点识别资料为研究对象，将选定样本序列中各碱基编码作为原始变量数据，用粗糙集方法和遗传算法对原始变量数据进行变量筛选，即以粗糙集方法选取的变量为基础，用遗传算法进行变量的二次搜索，从样本序列各碱基中挑选出保守性强的碱基对应的变量构成变量集，采用最近邻聚类识别灵长类动物DNA序列剪接位点类型，总识别准确率达90．66％，明显高于直接使用原始变量数据或将粗糙集理论方法和遗传算法单独用于变量选取的识别结果． 相似文献
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推导了条件属性子集重要性的等价表示形式，设计出由决策算法正集的补集求解条件属性子集的重要性以及由其正集求取支持度的算法程序，并将其用于对地质中岩石种类识别作因素分析．结果表明设计的算法有效可行． 相似文献
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