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蛋白质二级结构预测问题,是生物信息学领域中最为重要的任务之一,历经三十多年的研究,已取得了一些进展,尤其是近来集成预测模型与混合预测模型的引入,为预测精度带来了一定程度的提高,然而其离从二级结构推导三级结构的目标,仍然存在很大差距。为了有效提高蛋白质二级结构预测精度,以KDTICM理论的扩展性研究与KDD*模型为基础, 使用基于KDD*模型的关联分析蛋白质二级结构预测方法KAAPRO,提出一种基于支持度与可信度的复杂距离度量的CBA(classification based on association) 相似文献
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HICAI系统中基于信息熵的自学习算法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文针对现有CAI系统的弊病,在分析人的认知心理的基础上,将人工智能与超媒体技术相结合,应用知识表示、推理规则、推理机制等技术,构建了HICAI系统模型,并且提出了基于信息熵的系统自学习算法,使系统更加适应于学习者. 相似文献
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文章利用面向对象的编程技术,采用Delphi5.0语言,针对由不同数据库系统构成的知识库系统,实现了不同知识库系统的无缝连接,较好地解决了不同知识库系统的接口问题,为KDD中不一致知识的的通用处理奠定了坚实的基础。 相似文献
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