随着人类基因组计划的深入和发展,RNA分子的作用越来越多的被发现。尤其是其作为病毒的遗传物质这一角色,因为新冠肺炎的爆发获得了极大的关注。人们对RNA功能的研究在不断深入,由于RNA的功能与它的结构有着密切的关系,所以对RNA二级结构的研究随之成为了当今的一个热点课题。近年来,有许多关于RNA二级结构比较的方法,但是算法的准确性和普适性还需要进一步改进。本文针对不同类型的RNA提出了两个新颖的RNA二级结构比较方法,能够得到较为准确的比较结果。主要工作如下:1.针对短序列RNA,提出了一种基于分形维数和小波变换的短序列RNA二级结构比较方法。采用RNA三矢量曲线表示法将RNA二级结构表示为信号图,完成特征提取。其次,依据离散小波变换（Discrete Wavelet Transform,DWT）的多分辨特性,引入离散小波变换对含有生物信息的信号图进行多元分解。引入滑动窗口,使用Higuchi算法计算沿信号移动的固定长度窗口内信号的分形维数。最后,通过相似度计算,得到距离矩阵,从而构建进化树。实验选取常用的RFAM数据库中的几种短RNA序列,与已有的RNA二级结构比较算法相比较,实验结果表明,本文方法获得的结果更接近于标准的进化树,且时间复杂度更低。2.针对长链非编码RNA（long non-coding RNA,lncRNA）,本文提出了一种新颖的RNA二级结构比较方法。该方法基于RNA二级结构的TVCurve表示,引入离散小波变换和去趋势波动分析方法（detrended fluctuation analysis,DFA）计算分形维数,对特征提取得到的图形进行分析比较,生成距离矩阵。然后对距离矩阵进行聚类分析,并将其可视化为进化树。利用RNA病毒和long non-coding RNA数据集进行实验,最后对进化树进行分析和比较。结果表明,该方法在RNA二级结构的比较中获得了更准确的结果。本文使用常用的RNA数据库和数据集进行实验,实验结果证明,无论是短序列RNA,还是长链非编码RNA,本文提出的方法在分类准确度上都有显著的提高。