【摘 要】
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本文提出了一种将人工神经元网络用于DNA分类的方法. 作者首先应用概率统计的方法对20个已知类别的人工DNA序列进行特征提取，形成DNA序列的特征向量，并将之作为样本输入BP神经
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本文提出了一种将人工神经元网络用于DNA分类的方法. 作者首先应用概率统计的方法对20个已知类别的人工DNA序列进行特征提取，形成DNA序列的特征向量，并将之作为样本输入BP神经网络进行学习. 作者应用了MATLAB软件包中的Neural Network Toolbox(神经网络工具箱)中的反向传播（Back propagation BP）算法来训练神经网络. 在本文中，作者构造了两个三层BP神经网络，将提取的DNA特征向量集作为样本分别输入这两个网络进行学习. 通过训练后，将20个未分类的人工序列样本和182个自然序列样本提取特征形成特征向量并输入两个网络进行分类. 结果表明：本文中提出的分类方法能够以很高的正确率和精度对DNA序列进行分类，将人工神经元网络用于DNA序列分类是完全可行的.
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