| 基于模糊支持向量机的剪接位点识别 |
| 孙波 李小霞 李铖果 |
| 关键词：模糊支持向量机 隶属度 紧密度 剪接位点识别 选择性剪接 |
| 主要内容：为了提高模糊支持向量机（FSVM）对剪接位点的识别精度,提出一种计算样本隶属度的新方法。将样本到两聚类中心的距离比值作为样本的初始隶属度,采用K近邻（KNN）方法计算样本的紧密度,最后将初始隶属度与紧密度的乘积作为样本的最终隶属度,这样既提高了支持向量的隶属度,又降低了噪声样本的隶属度。将此方法应用到剪接位点的识别中,对组成性5＇和3＇剪接位点的识别精度分别达到了94.65%和88.79%,与经典支持向量机相比,3＇剪接位点的识别精度提高了7.94%。 |
| 《计算机应用》 2011,31(4).-1117-1120 |
| 全文下载请进入http://hightech.stlib.cn/tpi_1/sysasp/include/index.asp |
微信公众号