随着人类基因组计划的顺利完成以及后基因时代的到来,现代生物信息学的知识体系得到了不断的拓展,越来越多的生物信息被挖掘出来,生物信息学的研究工作也慢慢开始发生转型,从对海量生物数据的收集、整理和服务,逐渐转向对生物数据的比较、分析和归纳,从而更深入地认识生物代谢、发育、分化和进化的规律。DNA序列的相似性研究是生物信息学中重要的组成部分,它在研究生物序列的物种分类、生物进化关系和结构与功能等方面都扮演着至关重要的角色。本文以七种病毒DNA序列作为研究对象,提出了基于互模糊熵的DNA序列相似性分析方法。主要工作如下:1)研究了互样本熵算法和互模糊熵算法的非线性特征,利用耦合M1和耦合M2模型对两种互熵算法进行了不同参数的仿真对比分析,发现互模糊熵算法稳定性和抗噪性更佳。2)采用两种DNA表示方法将七种病毒DNA序列进行转换,提出了使用互模糊熵算法对转化后的序列进行相似性分析,通过实验数据证明互模糊熵算法对DNA序列的相似分析是切实可行的,同时与互样本熵算法进行对比,体现出了互模糊熵算法的鲁棒性比互样本熵算法更强,最后与DTW算法进行比较,加强了实验的说服力。3)使用滑动窗口方法对DNA序列进行了动态分析,用互模糊熵算法得到了不同组DNA序列各自的“最佳匹配”窗口,同时使用“最佳匹配”窗口对同源DNA序列做局部相似性分析,找到相同DNA序列片段和有差异的碱基位置。与互样本熵算法进行比较,体现出互模糊熵算法得到的“最佳匹配”窗口更优,其分析出的实验结果更加精确。