Takagi-Sugeno模型在剪接位点识别中的应用

为降低基因剪接位点识别算法复杂度和计算量,根据剪接位点上下游序列的保守特性及碱基组成随位点邻近序列GC含量变化等统计特征,建立Takagi-Sugeno模糊模型.通过模型输出值和阈值比较,判断真实的剪接位点.基于模糊似然函数的模糊聚类算法确定模型结构和前件参数,并结合最小二乘法完成该模型后件参数的识别.仿真结果表明,该算法简单,可使模糊模型的结构辨识和参数辨识同时完成,从而实现模糊模型的快速识别;能够很好地提取剪接位点附近保守序列的统计特征,为剪接位点的识别提供一种新的方法.     

一种改进的贝叶斯分类器剪接位点预测

虽然现有的DNA剪接位点辨识算法取得很高的辨识精度,但是大多数方法计算量很大。朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是它的属性独立性假设使其无法表示现实世界属性之间的依赖关系,影响了它的分类性能。将朴素贝叶斯分类器进行改进,推导出决策属性和各条件属性对数值间存在线性关系,并用最小二乘法求出这种线性关系系数,设计出一种新的贝叶斯分类器。将改进的贝叶斯分类器应用于DNA序列剪接位点的辨识中。仿真结果表明,本算法计算时间和测试样本的数量成线性关系,辨识精度较朴素贝叶斯分类器有明显提高,同时高于现有辨识算法。