论文摘要
随着人类基因组计划(HGP)的开展,作为生命科学的核心学科—生物信息学也在不断的向前发展。而序列比对是生物信息学最基本的研究方法,是生物信息学的基础。本文在研究隐马氏模型(HMM)的基础上进行了生物序列比对的研究。本文首先介绍了生物信息学的基本知识,阐述了生物序列比对的定义及其相关概念。重点讨论了隐马氏模型的基本理论与概念,进而总结介绍关于隐马氏模型应用的三个基本问题与算法,接下来研究了隐马氏模型在序列比对中的应用。最后,由于经典的HMM局限于研究相互独立的序列之间的比对,不能处理相互依赖的序列之间的比对,于是,为了克服经典HMM的局限性,本文结合Sugeno模糊测度,Choquet模糊积分理论,在前人的基础上出了一种新的隐马氏模型—模糊隐马氏模型(Fuzzy Hidden Markov Models),从而放松了经典隐马氏模型独立性的假设。在新的模型下,定义了模糊前向算法、模糊后向算法以及模糊Viterbi算法,并且给出了模糊前向算法、模糊后向算法、参数重估公式以及模糊Viterbi算法的递推公式。然后通过具体的例子说明了模糊隐马氏模型算法比经典隐马氏模型算法效果更好。
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