用于DNA序列结构分析的特征抽取方法

人类基因组计划中的DNA序列图谱是生命科学和基因工程中的伟大成就,要解译隐藏在基因组中的生物信息还有一段很长的路要走,这是因为DNA序列的结构很难分析和识别．作者提出一种用于DNA序列结构分析的特征抽取方法．这种方法采用DNA序列码序的共生概率来抽取高维特征．然后采用相关法和／或贝叶斯分类器来分类结构模式．一些仿真试验的结果表明这种方法适合于DNA序列的结构分析。     

DNA序列分析

综述了DNA测序技术。对DNA序列分析方法,包括毛细管电泳、阵列毛细管电泳、芯片毛细管电泳、超薄层毛细管电泳、质谱法、原子探针法、杂交法、流动式单分子荧光检测法,作了详细评述。     

DNA序列分类数学模型

本利用统计的方法对以某些碱基特别丰富（稀少）作为特征研究DNA序列结构，再利用某些频率较高的片段对序列结果进行进一步的研究，从而得到了更为有效的判断标准。     

DNA序列的一种几何分类法

基于DNA序列上A，G，C，T等4种碱基的含量能反映序列的一些结构特征的假设，通过将4种碱基出现的相对频率视为向量分量，而将一条DNA序列抽象成R4空间的一个向量，然后按类似欧氏距离定义了A类、B类序列集的中心和半径，将问题转化为讨论任一向量与球域的相对位置关系，从而得到了一种几何分类方法.     

人类基因组与DNA序列分析

对人类基因组计划作了概述,介绍了人类基因的基本知识,并对DNA序列分析进行了报导。     

DNA序列特征提取方法研究

针对DNA序列分类问题提出了两种特征提取方法,利用可分支持向量分类机间隔大、推广能力强的原理建立了DNA序列特征提取方法优劣的评价标准,利用该标准把本文的两种特征提取方法进行了比较,且跟以往的DNA序列特征提取方法进行了比较.实验表明,提出的两种特征方法得到的DNA序列特征完全能够代表DNA序列,对已知分类样本的预测率为100%,且此特征提取方法有很强的推广能力.     

基于DNA序列的信息隐藏

研究了以DNA序列为载体的信息隐藏,提出了一个信息隐藏算法.该算法首先将秘密信息经预处理、编码、调制变成一维随机DNA序列;然后由一个随机数序列决定隐藏信息在载体的高复杂性区域的位置;最后在隐藏信息的位置,秘密信息字符替代载体字符.由该算法实现的信息隐藏既具有一定的稳健性和安全性,又符合生物学意义.实验结果也证明了该算法的有效性.     

基于BioJava的生物序列分析软件的设计

根据生物信息研究工作中对基因数据处理的实际需要，通过对生物大分子序列分析软件需具备的功能进行分析，并按照面向对象的方法，采用BioJava为开发工具，设计和开发了一个适角于生物序列分析的专用软件（SEQAnalysis），该软件具有独特的序列信息量计算及统计功能，并能将序列分布转化为XML格式，实现了生物信息分析的自动化。     

转座子Tn917的DNA序列计算机分析

通过计算机分析转座子Ｔｎ９１７的全序列，详细阐述了其物理图谱、结构功能及其转录调节机制．Ｔｎ９１７的５个ＯＲＦｓ排列在同一条ＤＮＡ链上，且阅读方向都从左至右．ＯＲＦ１－３起始点的左侧翼排列有启动子序列和Ｓｈｉｎｅ－Ｄａｌｇａｒｎｏ序列．ＯＲＦ５（编码转座酶）和ＯＲＦ４（编码拆分酶）的转录方向是一致的，翻译也紧密偶联在一起．在ＯＲＦ３和ＯＲＦ４之间存在１个ｒｅｓ位点，与Ｔｎ３中的ｒｅｓ位点基本同源．翻译衰减的功能与ｒＲＮＡ甲基化酶（由ＯＲＦ２编码的、ｅｒｍ基因的产物）诱导有关，在这个结构基因的左侧翼有２００ｂｐ的前导区域编码一个具调控功能的３６个氨基酸组成的多肽（由ＯＲＦ１编码）．     

DNA序列作为信息隐藏载体的研究

研究了DNA序列能否成为信息隐藏的载体.通过对DNA序列进行分析证实了:由于核苷酸序列中有强的随机噪声,DNA序列可以作为信息隐藏的载体;进而通过对DNA序列特征进行分析,提出了一个嵌入对策:秘密消息嵌入非编码区的高复杂度区域有很好的安全性.该文的研究对提出以DNA序列为载体的信息隐藏算法具有重要的指导作用.     

基于LBP和PCA特征提取的人脸识别

为有效解决局部二元模式(LBP)在人脸识别特征提取时维数过高的问题,提出了一种结合LBP特征和主成分分析(PCA)的人脸识别方法.首先,对人脸图像进行分块,提取其LBP直方图特征,然后使用PCA方法对特征向量进行降维,最后将降维后的特征向量用于识别.在FERET人脸库上的实验结果表明:相对于原始LBP表达方法,结合LBP和PCA的人脸表达能有效降低计算复杂度,同时也较好地保持了原有识别精度.     

基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法的特征项间强独立性的假设在现实中是很难满足的.为了在一定程度上放松这一假设,提出了基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法,该算法采用一种新的权重计算方法,这种权重计算方法是在传统词频反文档频率(TF-IDF)权重计算基础上,考虑到特征项在类内和类间的分布情况,另外还结合特征项间的相关度,调整权重计算值,加大最能代表所属类的特征项的权重,将它称之为TF-IDF-FC权重计算.与基于传统TF-IDF权重的加权朴素贝叶斯分类算法和其他常用加权朴素贝叶斯分类算法比较,如基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法,这种算法的分类效果均有一定的提高.     

冠状动脉造影图像序列中血管运动特征的提取

采用基于特征的光流法，由单面冠状动脉造影图像序列估计二维血管的运动。从连续的两帧图像中提取出动脉主要分支的中心线，沿中心线采用光流法计算出血管以及相关心外膜的运动参数，通过分析整个冠状动脉树的运动，得到对心脏运动的定量估计。该算法是全自动的，不需要操作者的参与，实验结果证明了该算法的可行性。     

新疆地方性肝包虫CT图像的灰度直方图特征提取与分析

 图像特征提取是图像识别、图像数据挖掘、基于内容的图像检索等工作的基础,是模式识别和分类中的关键问题。本文运用灰度直方图法提取新疆地方性肝包虫CT图像特征,对图像进行尺寸归一、去噪和增强的预处理,并对灰度直方图特征进行统计分析,用最大类间距法获取图像分类的主要特征,同时使用判别分析法对特征的分类能力进行评价。结果表明,灰度直方图法提取的特征在统计分析中存在差异,且提高图像分类的准确率,一定程度上有助于对肝包虫病CT图像进行分类和检索。     

基于雷达回波反射率图的雹云特征提取

在雷达回波反射率图中，预示冰雹天气过程的云体具有视觉特征，它们一般由云体核、以核为中心的主体、主体外侧的过渡带及云砧构成，并且具有核的强度高、主体呈钩状、过渡带较窄等明显特征，这些特征在冰雹形成的前期具有一定的规律性．为将它们客观地提取出来，对其展开模式分析，提出一种探针模型，构建出基于探针模型的反映雹云过渡带特点的梯度特征和反映钩状主体的多个形态特征．经测试，超过92％的样本在用探针提取的冰雹单体的梯度特征和形状特征上呈现出良好的区分度，并验证了这些特征的有效性．     

基于小波分析的人脸图像特征提取

人脸图像特征提取是人脸识别的基础,采用小波分析技术,提出了一种快速的、具有良好鲁棒性的人脸图像特征提取方法。应用小波分析良好的时频局部化特性和多分辨率特性,选用合适的小波基对人脸图像进行小波变换．得到体现人脸特征的小波高频细节;经过水平和垂直投影运算,定位出眼睛对、鼻子、嘴唇和双颊等重要的人脸图像特征;再结合人脸的FAP参数集,确定出人脸识别所需要的人脸关键特征。实验结果表明,该方法具有较好的实时性和鲁棒性。     

密度演化方法在概率分布估计中的应用研究

利用密度演化方法，提出了随机变量概率分布估计的一个新方法．在此方法中，构造一个与基本随机变量相关的虚拟随机过程，使得基本随机变量成为该随机过程的截口随机变量．利用独立随机抽样的样本值，即可获取虚拟随机过程的瞬时概率密度函数，进而获得随机变量的概率密度函数估计．以约束混凝土极限应变的试验与理论预测值之比值为例，进行了概率密度函数估计．     

味觉信号的特征抽取

本文叙述了对味觉信号进行特征抽取和选择的方法，并基于神经网络方法对五味信号进行模式识别，取得了较为满意的效果。该方法也适于一般三维图形的特征抽取、识别的应用场合。     

基于非线性映射的特征提取技术研究

从特征提取角度出发,分析了曲元分析法(CCA方法)的非线性映射算法原理,研究了曲元分析在高维数据本征维数提取中的应用,在此基础上提出了基于非线性映射曲元分析法的设备状态特征提取技术,对仿真和齿轮故障数据的研究表明,该方法能提取出对模式识别敏感的特征集,可有效用于机械设备的故障模式分类识别。