摘 要: | RNA二级结构预测是生物信息学领域的一个热点问题,通过计算机仿真模拟和数学建模计算来“预测”这些结构信息,具有较好的参考价值以及可信度,并能够节省大量的时间与成本。本文通过改进传统的RNA二级结构预测算法,提出了混沌Hopfield神经网络算法算法。算法以茎区作为神经元,同时采用相似距离函数、对神经元的初始值进行优化,在获得初步结果后,通过使用混沌函数优化结果,使得其跳出局部最优解,提高了全局搜索能力,能简单、快速规范的获得最优解。仿真结果表明,本算法能够有效的对RNA二级结构进行预测,有较好的的预测效果。
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