發(fā)布時(shí)間：2023-09-16 10:21

　　徑向基(RBF)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種典型的前饋型網(wǎng)絡(luò),因?yàn)槠渲挥幸粋�(gè)隱含層的簡(jiǎn)單構(gòu)造,較快的學(xué)習(xí)速度,不容易陷入局部最小化,具有良好的泛化能力等優(yōu)點(diǎn)在很多領(lǐng)域都體現(xiàn)出了優(yōu)越性。粒子群優(yōu)化算法(PSO)作為一種智能搜索算法,有較強(qiáng)的全局收斂能力和魯棒性,且模型簡(jiǎn)單,沒(méi)有遺傳算法中的遺傳操作,常被應(yīng)用于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)尋優(yōu)中。本文主要研究對(duì)象為PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,在PSO算法改進(jìn)方面選擇收斂的慣性權(quán)重代替固定值,并用測(cè)試函數(shù)對(duì)改進(jìn)前后算法作性能測(cè)試,結(jié)果證明該算法具有更強(qiáng)的局部和全局收斂能力。首次將PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法應(yīng)用于DNA序列分類問(wèn)題,構(gòu)建基于PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DNA序列分類模型。DNA序列分類問(wèn)題是生物信息學(xué)研究中重要的一部分。該研究目的是預(yù)測(cè)未知DNA序列的類別從而了解其特性,這對(duì)判斷其是否屬于隱存種、外來(lái)物種或者瀕危物種有重要意義。特征提取是DNA序列分類非比對(duì)方法中重要的一環(huán)。本文在經(jīng)典k-mers方法的基礎(chǔ)上提出了一種新的特征提取方法:首先用堿基轉(zhuǎn)移概率代替k=1、2時(shí)的單堿基和雙堿基頻率,其次用氨基酸種類代替k=3時(shí)的三堿基頻率,最后應(yīng)用主成分分析法對(duì)...

【文章頁(yè)數(shù)】：48 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 DNA序列分類方法研究現(xiàn)狀
    1.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究現(xiàn)狀
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.1 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    2.2 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述
    2.3 RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法
    2.4 本章小結(jié)
第三章 PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
    3.1 粒子群優(yōu)化算法基本原理
    3.2 改進(jìn)粒子群算法
    3.3 PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
    3.4 本章小結(jié)
第四章 DNA序列特征提取
    4.1 DNA序列特征提取方法概述
    4.2 一種新的DNA序列特征提取方法
    4.3 本章小結(jié)
第五章 基于PSO-RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的DNA序列分類模型
    5.1 數(shù)據(jù)樣本選取
    5.2 DNA序列特征提取
    5.3 結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)介
致謝



本文編號(hào)：3846837