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计算序列的周期相关函数是一个很困难但又十分重要的问题。本文首次给出了线性相关广义几何序列的相关函数,从而部分地解决了Klapper提出的相关函数计算问题。 相似文献
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从测得的竞聚率计算了单体链节在聚[苯乙烯-甲基丙烯酸β(甲基亚硫酰基)乙酯](PSM)中的序列分布。苯乙烯(S)或甲基丙烯酸β(甲基亚硫酰基)乙酯(M)的长序列的概率随着PSM中相应单体含量的增加而增加。对于S和M摩尔分数大致相等的PSM,单体链节的长序列分布函数值相接近。用与此结构相近的PSM合成的稀土金属络合物,其催化活性不佳。在M短序列分布和S长序列分布较高的情况下,络合物的催化活性最好。所得聚丁二烯的微观结构与PSM中单体单元的分布无关。 相似文献
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DNA序列比对分析中的统计特征方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种新的基于统计的序列特征定义,并以此对进化树进行构建.同时对这一方法进行了分类测试和进化树构建测试,发现所得测试结果与同样是用进化树进行构建的基于两序列比对的传统算法比较,其性能和适用性都有明显改善. 相似文献
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循环神经网络(RecurrentNeuralNetworks)是人工神经网络(ArtificialNeuralNetworks)中重要的分支,与前馈神经网络(ForwardNeuralNetworks)相比具有更好的时间序列学习能力。但长期以来其学习法一直不能脱离前馈神经网络而自成一体,回声状态神经网络(EchoStateNetworks(ESN))是打破这一局面的全新学习方法。其独特的结构,良好的短期记忆能力,方便的学习方法,不俗的非线性特性是以前循环神经网络所不可比的。本文在介绍了回声状态神经网络之后将其用于四轮机器人的位置测量系统中,有良好的表现。 相似文献
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问题分析这是一道典型的分类问题,我们知道该问题的关键是要从已知的分好类的20个字母序列中提取用于分类的特征。知道了这些特征,我们就可以比较容易的对那些未表明类型的序列进行分类。分类标准:(1)所取特征必须可以标志A组和B组,也就是说,我们利用这些特征应该可以很好的区分已经表示分类的20序列。这是一个比较显然的理由。(2)所取特征必须是有一定的实际意义的。这一点是绝不能被忽视的。比如,不考虑模型的实际意义,我们可以以序列的开头字母为分类标准:已知在B类中的十个序列都是以gt开始的,而在A类中十个没有以gt开始的,甚至以g开始的都没有。显然这个条件满足第一个条件的。如果仅因此就认为这种特征是主要的,并简单的利用这个特征将所有待分类的序列分成两类,显然是不合理的。基于上述分类标准,我们利用DNA序列的局部性和全局性的特征,从频率角度和周期性角度出发来综合分析这道分类问题。 相似文献
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