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文檔簡介
1、目前,生物學(xué)領(lǐng)域中存在大量的蛋白質(zhì)序列數(shù)據(jù),而與之對應(yīng)的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息卻相對較少,而且以往通過實(shí)驗(yàn)方法來確定蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的過程十分復(fù)雜,代價(jià)較高,人們開始希望利用已有的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息,來發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)序列和蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)之間的某種對應(yīng)關(guān)系,從而實(shí)現(xiàn)蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測。近年來在各個領(lǐng)域應(yīng)用廣泛的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),其中的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析正好可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間隱藏的關(guān)聯(lián)規(guī)則集,因此,一種基于關(guān)聯(lián)規(guī)則分析的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測方法開始逐漸流行。
本論文的研究內(nèi)容
2、就是使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析來發(fā)現(xiàn)蛋白質(zhì)數(shù)據(jù)庫中隱藏的關(guān)聯(lián)規(guī)則集,從而建立蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的預(yù)測模型,由于需要發(fā)現(xiàn)的規(guī)則的右部是確定的,所以涉及到的數(shù)據(jù)集與以往的事務(wù)數(shù)據(jù)庫不同,如果用傳統(tǒng)的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法,比如Apriori,就會產(chǎn)生很多沒有任何意義的規(guī)則,另外考慮到搜索空間很大,本文結(jié)合了遺傳算法,很好的解決了上述兩個問題,而且在設(shè)計(jì)遺傳算法時,改進(jìn)了以往的輪盤賭選擇方法,采用了一種基于適應(yīng)值等間距分組的輪盤賭選擇方法,保證了進(jìn)化
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