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该文将人工神经网络方法用于DNA分类.首先应用概率统计的方法对20个已知类别的人工DNA序列进行特征提取,形成DNA序列的特征向量,并将之作为样本输入BP神经网络进行学习.采用MATLAB软件包中的神经网络工具箱中的反向传播算法来训练神经网络.构造了两个三层BP神经网络,将提取的DNA特征向量集作为样本分别输入这两个网络进行学习.通过训练后,将20个未分类的人工序列样本和182个自然序列样本提取特征向量并输入两个网络进行分类.结果表明:分类方法能够以很高的正确率和精度对DNA进行分类,将人工神经网络用于DNA序列分类是完全可行的.
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