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基序查找是生物信息学中的一个重要问题,由于生物序列中大多数信号的复杂性,一直没有很好的模型或可靠的算法来求解这一问题.本文提出了一种基于统一投影和邻居桶聚集提炼策略的基序查找算法UPNT(Uniform Projection with Neighbourhood Thresholding).在UPNT算法中,利用统一投影策略有效减少了投影数目,并使用邻居桶聚集提炼的策略大大减少了提炼桶的数目.本文进一步使用背景分布均衡与非均衡的合成(l,d)序列两套数据集对算法性能进行测试和分析,实验结果表明:UPNT在成功率和运行时间上的综合性能优于Random Projection、Aggregation和Uniform Projection等投影算法,具有更强的适用性. 相似文献
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提出了一种新的相关反馈方法,该方法引入了Rnorm重排序机制。通过计算用户反馈的按个人兴趣排列的期望输出顺序与系统输出图像顺序之间的Rnorm值,来调整各个特征的权重,从而指导下一轮的检索。新方法不需标注,减轻了用户的负担,从而避免了用户是否愿意配合的问题,而且实验表明较Rui方法在性能上有很大提高。 相似文献