基于遗传RBF神经网络的人类基因组TSS预测

摘要：

本文针对较长的人类基因组中启动子TSS预测，提出了一种基于k-tuple的遗传RBF神经网络TSS识别方法RBFpromoter，RBF神经网络用于识别人类基因组中的TSS位点，遗传算法则训练神经网络输出层权值，以提高RBF神经网络的自学习能力。仿真结果表明，在有限的数据集基础上，同已有的二次判别分析方法相比较，遗传RBF神经网络方法具有更高的TSS识别精度。

关键词： 人类基因组 TSS预测 遗传RBF神经网络 遗传算法

作者: 曹莉军 陈杰 彭志红

作者单位: 北京理工大学信息科学技术学院 100081

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国人工智能学会第10届全国学术年会

会议地点: 广州

会议语种:中文

页码: 683-687

在线出版日期: 2003-09-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）