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基于符号化进化动力学的基因组数据采掘: 收藏
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引用; 《中国有色金属学报》1999年第2期9卷 345-350页; 作者：刘健勤中南工业大学信息工程学院; 提出了一种新的基因组数据模型和模式发现算法。该模型由人工基因组、人工蛋白、进化操作、进化控制、模式匹配、终止判断６个环节组成，其中抽象代数结构由格集合构形和相应有限状态机操作来动态描述，候选符号序列由符号动力学引导的...; 提出了一种新的基因组数据模型和模式发现算法。该模型由人工基因组、人工蛋白、进化操作、进化控制、模式匹配、终止判断６个环节组成，其中抽象代数结构由格集合构形和相应有限状态机操作来动态描述，候选符号序列由符号动力学引导的进化算法所生成，进化程度由粗糙集所刻划的元进化机制所控制，模式匹配由句法模式识别器和文法推断过程所完成，终止判断依具体问题求解的约束条件而定。相应的算法为循环性的群体隐式并行搜索，数据结构以答号化粗粒度的处理为主，并与面向语义的模块化程序设计相配合。在该人工生命技术的应用中，由计算机自动生成了候选符号序列，从中获得了“真实”的氨基酸序列。实验结果表明，所提出并实现的计算方法有助于基因组学层次下的生物信息学的统一计算理论的建立和应用系统开发。; 来源：详细信息评论

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