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生物序列模体的混合Gibbs抽样识别算法: 收藏
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引用; 《电子学报》2008年第4期36卷 750-755页; 作者：刘立芳霍红卫王宝树西安电子科技大学计算机学院陕西西安710071; 针对生物序列模体的识别问题,提出了一个新的混合Gibbs抽样识别算法.算法基于混合模体模型学习,采用贪心策略,通过似然度最大化,逐次将新的模体加入到混合模型中.算法中设计了位点抽样和模体抽样两种抽样方法,这两种抽样方法交替进行....; 针对生物序列模体的识别问题,提出了一个新的混合Gibbs抽样识别算法.算法基于混合模体模型学习,采用贪心策略,通过似然度最大化,逐次将新的模体加入到混合模型中.算法中设计了位点抽样和模体抽样两种抽样方法,这两种抽样方法交替进行.为了加速搜索过程,对输入数据集采用了基于kd-trees的分层划分策略.实验结果表明,该算法对序列家族大量模体特征的识别具有显著优势,并且可建立更具统计特征的模体模型,从而提高序列分类的准确性.; 来源：详细信息评论

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