隐马尔可夫模型在功能预测方面的应用——汇报展示

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隐马尔可夫模型及其典型应用

隐马尔可夫模型及其典型应⽤【原】隐马尔可夫模型及其典型应⽤----by stackupdown ⽬录前⾔本⽂要介绍的是隐马尔可夫模型及其应⽤。

我们从⼀个史学家开始，假设他在看某国的史料时，⾟⾟苦苦地统计了上下数年，发现了粮⾷的增长和下降的⼀段，他会结合历史去分析⼀些问题。

但是如果史书的其他记载得太少，他就找不到问题的所在，所以⽆从下⼿。

⼜⽐如，⼀个⼈出去旅⾏，相信民间的传说，海藻的湿度跟未来的天⽓有关，未来不同天⽓，海藻的湿度不⼀样，但是海藻有⼀定概率是错的。

尽管如此，他还是想要根据这个来估计明天天⽓的可能性[1]。

这两个问题是跟时间相关的问题，有些这样的问题是解决不了的，有些则不然，我们在接下来的⽂章⾥会讲到相关问题的数学抽象和解决⽅法。

正⽂⼀、随机过程我们在⾃然世界中会遇到各种不确定的过程，它们的发⽣是不确定的，这种过程称为随机过程。

像花粉的布朗运动、股票市值、天⽓变化都是随机过程[2]。

马尔科夫随机过程是⼀类随机过程。

它的原始模型马尔可夫链，由俄国数学家A.A.马尔可夫于1907年提出。

该过程有以下的性质：指定⼀个时间点，则未来时间的状态只与现在有关，跟它的过去没有关系。

在现实⽣活中的马尔科夫过程是我们⼈为抽象进⾏简化的，如果我们认为⼀个事物的未来跟过去的变化没有太⼤关系，那么我们就可以把它抽象成马尔科夫过程[2]。

⽐如我们的天⽓，很不严谨地说，可以抽象成马尔科夫过程，从今天晴天转移到明天多云、下⾬的转移只取决于今天的天⽓，⽽跟前天的天⽓⽆关。

如下图，这样我们按照概率的知识就可以得到今天下⾬，明天放晴的概率：P(明天晴|今天⾬)=0.4 这就当做是我们最简单的⼀个模型了[3]。

马尔科夫过程的假设很简单，就是概率不依赖于之前的序列，写成公式：就好像⼀条鱼不知道⾃⼰之前的运动轨迹，只知道⾃⼰在哪⾥，接着它就会按照现在的位置随机选择⼀个⽅向去游动了。

鱼的前前后后的运动形成了⼀条链。

在⼀个马尔科夫模型中，我们可以利⽤它来计算概率，⽽且由于它是单个状态的转移，我们看起来它就像是⼀条链⼀样，状态从头到尾移动。

基因功能预测及其在基因工程中的应用

基因功能预测及其在基因工程中的应用随着基因测序技术的不断进步，我们已经能够获得越来越多的基因信息。

但是，这些信息密集的数据如何变为实际解决问题的知识呢？这就导致了当今生物学界一个极其重要的问题——基因功能预测。

基因功能预测是指在基因组水平预测基因序列的生物学功能，从而确定基因在细胞代谢、信号传递等生物学过程中的角色。

尽管这项任务对于基因工程、基因组学以及医学研究等领域至关重要，但这仍然是一个非常具有挑战性的问题。

在过去的几十年中，生物学研究者们依靠试错的方法进行了繁琐的基因功能分析，但这种方法不仅费时费力，而且大大限制了研究的规模和速度。

在这种情况下，生物信息学为基因功能预测提供了一个全新的解决方法。

其中，主要方法包括比对、建模和预测。

通过这些生物信息学方法，研究者可以利用大数据收集和分析技术，对基因组序列进行快速有效的分析和注释。

此外，随着机器学习和人工智能等技术的进步，这方面的研究也越来越受到关注。

简单说来，基因功能预测就是利用计算机技术和大数据分析将生物信息学转化为生物学，即帮助生物学家从大量的数据中找出基因的功能特征，并辅助生物学家设计基因的调控方式。

在基因工程中，如果能够准确预测基因的功能，那么就可以利用现有基因信息设计新的基因功能，开发出更高效更精确的基因工程技术，加速基因突变、基因转移、基因调控等生物学研究。

那么，我们应该如何进行基因功能预测呢？1. 比对法比对法是最基本的一种基因功能预测方法，它通过数据库中的已知基因序列和新的未知基因序列进行比较，从而推断出一个特定的功能。

这种方法常用于搜集同源比对序列（Homologous Sequence），然后通过比较序列相似性进行预测。

同源比对序列中的同源基因即与目标基因相似的已知序列。

2. 隐藏马尔可夫模型（HMM)法在基因序列中，以下划线表示没有变化的核苷酸，竖线表示不同的核苷酸，从而构建出一个状态转移图。

隐藏马尔可夫模型（HMM）是一种强大的基因功能预测工具，它能够利用商业软件或自行编写代码，对基因组序列进行分析，用分析结果构建目标基因的生物学模型，并据此预测基因的功能。

详细讲解隐马尔可夫模型配有实际例题

05
隐马尔可夫模型的优缺点
优点分析
能够处理序列数据，适用于语音识别、自然语言处理等领域
模型简单，易于理解和实现
具有较强的鲁棒性，能够适应各种类型的数据
可以通过训练数据学习模型的参数，提高模型的准确性
和泛化能力
缺点分析
计算复杂度高：隐马尔可夫模型的训练和预测需要大量的计算资源。
模型参数多：隐马尔可夫模型需要估计的状态转移概率和发射概率数量庞大，容易导致过拟合。
模型评估与调整
评估指标：准确率、召回率、F1值等调整方法：调整模型参数、增加训练数据、调整模型结构等评估工具：Python库（如sklern、pyrch等）、自定义评估函数等调整策略：根据评估结果，选择合适的调整方法，以提高模型性能。
模型选择与决策
隐马尔可夫模型的定义和特点隐马尔可夫模型的建立方法隐马尔可夫模型的参数估计隐马尔可夫模型的决策过程隐马尔可夫模型的实际应用案例分析
04
隐马尔可夫模型的应用实例
语音识别
语音识别技术简介
隐马尔可夫模型在语音识别中的应用
语音识别系统的组成和原理
隐马尔可夫模型在语音识别中的具体应用案例
自然语言处理
语音识别：将语音信号转化为文字机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言文本生成：根据输入生成连贯的文本情感分析：分析文本中的情感倾向，如积极、消极、中性等
生物信息学
DN序列分析：使用隐马尔可夫模型预测DN 序列的进化关
系
RN结构预测：利用隐马尔可夫模型预测RN 的二级结构和
三级结构
蛋白质结构预测：通过隐马尔可夫模型预测蛋白质的三维结构和功能
基因调控网络分析：使用隐马尔可夫模型分析基因调控网络的动态变

隐半马尔可夫模型在剩余寿命预测中的应用

原媛，卓东风
（太原科技大学电子信息工程学院，山西太原０３００２４）
摘要：剩余寿命预测是作出正确的状态维修决策的基础和前提，是设备退化状态识别的重要内容。隐马尔可夫模型
（ＨＭＭ）是一种具有较强模式分类能力的统计分析算法，但是它不能直接用于剩余寿命的预测，而且考虑到隐马尔可夫模型的局限性和剩余寿命预测模型的可解释性，应用隐半马尔可夫模型（ＨＳＭＭ）进行建模和预测。针对ＨＳＭＭ的训练算法极易陷人局部极值点的问题，提出了基于改进微粒群优化算法（ＭＰＳＯ）进行修正。实验结果证明了该方法在设备剩余寿
ＹＵＡＮＹｕａｎ，ＺＨＵＯＤｏｎｇ—ｆｅｎｇ
（ＩｎｓｔｉｔｕｔｅｏｆＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＴａｉｙｕａｎＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，
ｗｉｔｈｗｅｌｌｃａｐａｂｉｌｉｔｙｉｎｐａｔｔｅｎｒｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎｈａｓａｓｕｃｃｅｓｓｆｕｌａｐｐｌｉｃａｉｏｔｎｉｎｉｄｅｎｉｔｆｉｃａｔｉｏｎｏｆｅｑｕｉｐｍｅｎｔｄｅｇｒａｄａｔｉｏｎｓｔａｔｅ．ＢｕｔＨＭＭｃｎｎａｏｔｂｅｄｉｒｅｃｔｌｙｕｓｅｄｔｏｐｒｏｇｎｏｓｉｃｔａｔｅｒｅｓｉｄｕａｌｌｉｆｅ．Ｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ，ｃｏｎｓｉｄｅｉｎｒｇｈｅｔｌｉｍｉａｔｔｉｏｎｓｏｆＨＭ／Ｖｌｎｄａｈｅｔｅｘｐｌａｎａｔｉｏｎｏｆｒｅｍａｉｎｉｎｇｌｉｆｅｐｒｅ —

如何利用隐马尔科夫模型进行产品销量预测(五)

隐马尔科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种统计模型，常用于对有随机变动的过程进行建模和预测。

在商业领域，隐马尔科夫模型也被广泛应用于产品销量预测。

本文将介绍如何利用隐马尔科夫模型进行产品销量预测，并探讨其在实际应用中的优势和局限。

一、隐马尔科夫模型概述隐马尔科夫模型是一种基于有限状态空间的动态随机过程模型，它由状态空间、观测空间、状态转移概率矩阵和观测概率矩阵组成。

在产品销量预测中，状态空间可以表示产品的销售状态，观测空间可以表示销售数据的观测结果，状态转移概率矩阵描述了产品销量在不同状态之间的转移规律，观测概率矩阵描述了观测结果与产品销量状态之间的关系。

二、利用隐马尔科夫模型进行产品销量预测的方法首先，需要构建隐马尔科夫模型的状态空间和观测空间。

状态空间可以根据产品的销售状态划分，如高销量、中销量和低销量状态；观测空间可以根据销售数据的特征进行定义，如销售额、库存量、促销活动等。

其次，需要估计隐马尔科夫模型的状态转移概率矩阵和观测概率矩阵。

这可以通过历史销售数据进行统计分析得到，也可以通过机器学习算法进行学习和优化得到。

最后，利用已构建和估计好的隐马尔科夫模型，可以进行产品销量的预测。

通过输入当前的销售数据，可以利用隐马尔科夫模型进行状态推断，从而得到未来销量的预测结果。

三、隐马尔科夫模型在产品销量预测中的优势1. 考虑了销售状态的动态变化。

隐马尔科夫模型能够捕捉产品销售状态的动态变化，更加符合销售数据的实际规律。

2. 考虑了销售数据的序列特征。

隐马尔科夫模型能够考虑销售数据的序列特征，更加适用于时间序列的销售数据分析和预测。

3. 考虑了观测数据的不完全性。

隐马尔科夫模型能够处理观测数据的不完全性，更加适用于实际销售数据的预测分析。

四、隐马尔科夫模型在产品销量预测中的局限1. 需要大量的历史销售数据。

隐马尔科夫模型需要大量的历史销售数据进行模型的构建和估计，对于新产品或新市场的销量预测可能会存在不足。

《隐马尔可夫模型》课件

它是一种双重随机过程，包括一个状态转移的随机过程和一个观测值生成的随机过程。
隐马尔可夫模型在许多领域都有应用，如语音识别、自然语言处理、生物信息学和金融预测等。
隐马尔可夫模型的应用领域
01
语音识别
用于将语音转换为文本，或识别说话人的意图。
生物信息学
用于分析基因序列、蛋白质序列和代谢物序列等。
03 隐马尔可夫模型的建立
观察概率矩阵的确定
总结词
观察概率矩阵描述了在给定状态下，观察到不同状态的概率分布。
详细描述
观察概率矩阵是隐马尔可夫模型中的重要组成部分，它表示了在给定状态下，观察到不同状态的概率分布。例如，在语音识别中，观察概率矩阵可以表示在特定语音状态下发出不同音素的概率。
状态转移概率矩阵的确定
VS
原理
通过动态规划找到最大概率的路径，该路径对应于最可能的隐藏状态序列。
05 隐马尔可夫模型的优化与改进
特征选择与模型参数优化
要点一
特征选择
选择与目标状态和观测结果相关的特征，提高模型预测准确率。
要点二
模型参数优化
通过调整模型参数，如状态转移概率和观测概率，以改进模型性能。
高阶隐马尔可夫模型
初始状态概率分布表示了隐马尔可夫模型在初始时刻处于各个状态的概率。这个概率分布是隐马尔可夫模型的重要参数之一，它决定了模型在初始时刻所处的状态。在某些应用中，初始状态概率分布可以根据具体问题来确定，也可以通过实验数据来估计。
04 隐马尔可夫模型的训练与预测
前向-后向算法
前向算法
用于计算给定观察序列和模型参数下，从初始状态到某个终止状态的所有可能路径的概率。
《隐马尔可夫模型》 ppt课件

HMM(隐马尔可夫模型)及其应用

HMM(隐马尔可夫模型)及其应用摘要：隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）作为一种统计分析模型，创立于20世纪70年代。

80年代得到了传播和发展，成为信号处理的一个重要方向，现已成功地用于语音识别，行为识别，文字识别以及故障诊断等领域。

本文先是简要介绍了HMM的由来和概念，之后重点介绍了3个隐马尔科夫模型的核心问题。

关键词：HMM，三个核心问题HMM的由来1870年，俄国有机化学家Vladimir V. Markovnikov第一次提出马尔可夫模型。

马尔可夫在分析俄国文学家普希金的名著《叶夫盖尼•奥涅金》的文字的过程中，提出了后来被称为马尔可夫框架的思想。

而Baum及其同事则提出了隐马尔可夫模型，这一思想后来在语音识别领域得到了异常成功的应用。

同时，隐马尔可夫模型在“统计语言学习”以及“序列符号识别”（比如DNA序列）等领域也得到了应用。

人们还把隐马尔可夫模型扩展到二维领域，用于光学字符识别。

而其中的解码算法则是由Viterbi和他的同事们发展起来的。

马尔可夫性和马尔可夫链1. 马尔可夫性如果一个过程的“将来”仅依赖“现在”而不依赖“过去”，则此过程具有马尔可夫性，或称此过程为马尔可夫过程。

马尔可夫性可用如下式子形象地表示：X(t+1)=f(X(t))2. 马尔可夫链时间和状态都离散的马尔可夫过程称为马尔可夫链。

记作{Xn=X(n), n=0,1,2,…}这是在时间集T1={0,1,2,…}上对离散状态的过程相继观察的结果。

链的状态空间记作I={a1, a2,…}, ai ∈R.条件概率Pij(m, m+n)=P{ Xm+n = aj | Xm = aj }为马氏链在时刻m处于状态ai条件下，在时刻m+n转移到状态aj的转移概率。

3. 转移概率矩阵如下图所示，这是一个转移概率矩阵的例子。

由于链在时刻m从任何一个状态ai出发，到另一时刻m+n，必然转移到a1，a2…，诸状态中的某一个，所以有当与m无关时，称马尔可夫链为齐次马尔可夫链，通常说的马尔可夫链都是指齐次马尔可夫链。

隐藏式马尔可夫模型及其应用

隐藏式马尔可夫模型及其应用随着人工智能领域的快速发展，现在越来越多的数据需要被处理。

在这些数据中，有些数据是难以被观察到的。

这些难以被观察到的数据我们称之为“隐藏数据”。

如何对这些隐藏数据进行处理和分析，对于我们对这些数据的认识和使用有着至关重要的影响。

在这种情况下，隐马尔可夫模型就显得非常重要了。

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种非常重要的统计模型，它是用于解决许多实际问题的强有力工具。

该模型在语音识别、自然语言处理、生物信息学、时间序列分析等领域都有广泛应用。

隐马尔可夫模型是一种基于概率的统计模型。

该模型涉及两种类型的变量：可见变量和隐藏变量。

可见变量代表我们能够观察到的序列，隐藏变量代表导致可见序列生成的隐性状态序列。

HMM 的应用场景非常广泛，如基因组序列分析、语音识别、自然语言处理、机器翻译、股票市场等。

其中，最常见和经典的应用场景之一是语音识别。

在语音识别过程中，我们需要将输入的声音转换成文本。

这里，语音信号是一个可见序列，而隐藏变量则被用来表示说话人的音高调整、语速变化等信息。

HMM 的训练过程旨在确定模型的参数，以使得模型能够最佳地描述观察到的数据。

在模型训练中，需要对模型进行无监督地训练，即：模型的训练样本没有类别信息。

这是由于在大多数应用场景中，可收集到的数据往往都是无标注的。

在语音识别的任务中，可以将所需的标签（即对应文本）与音频文件一一对应，作为主要的训练数据。

我们可以利用EM算法对模型进行训练。

EM算法是一种迭代算法，用于估计最大似然和最大后验概率模型的参数。

每次迭代的过程中使用E步骤计算期望似然，并使用M步骤更新参数。

在E步骤中，使用当前参数计算隐藏状态的后验概率。

在M步中，使用最大似然或者最大后验概率的方法计算参数更新值。

这个过程一直进行到模型参数收敛为止。

总的来说，隐马尔可夫模型是一种非常强大的工具，能够应用于许多领域。

隐马尔可夫模型的应用必须细心，仔细考虑数据预处理、模型参数的选择和训练等问题。

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马尔可夫链模型, 即马尔可夫链是数学中具有马尔可夫性质的离散时间随机过程。该过程中，在给定当前知识或信息的情况下，过去（即当期以前的历史状态）对于预测将来（即当期以后的未来状态）是无关的。用数学语言来描述，如果対任何一列状态 i0 ,i1 ,…,in−1 ,i,j, 及对任何 n≥ 0, 随机过程 {Xn ,Xn ≥ 0} 满足 Mmarkov 性质 P{Xn+1 =j|X0 =i0 ,…,Xn−1 =in−1 ,Xn =in } =P{Xn+1 =j|Xn =i}, 则称 Xn 为离散时间 Markov 链.
(中国海洋大学) 隐马尔可夫模型 2013 年 12 月 11 日 22 / 24
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内容背景定义在功能预测方面的应用程序实现成员介绍
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假设你有一个住得很远的朋友, 他每天跟你打电话告诉你他那天做了什么. 你的朋友仅仅对三种活动感兴趣: 公园散步, 购物以及清理房间. 他选择做什么事情只凭天气. 你对于他所住的地方的天气情况并不了解, 但是你知道总的趋势. 在他告诉你每天所做的事情基础上, 你想要猜测他所在地的天气情况. 你认为天气的运行就像一个马尔可夫链. 其有两个状态” 雨” 和” 晴”, 但是你无法直接观察它们, 也就是说, 它们对于你是隐藏的. 每天, 你的朋友有一定的概率进行下列活动:” 散步”, ” 购物”, 或” 清理”. 因为你朋友告诉你他的活动, 所以这些活动就是你的观察数据. 这整个系统就是一个隐马尔可夫模型 HMM.
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功能预测：隐马尔可夫模型
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目录在功能预测方面的应用
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功能预测：动态规划下的迭代矩阵
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隐马尔可夫模型在功能预测方面的应用
主讲人刘选珠
中国海洋大学信息科学与工程学院
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目录在功能预测方面的应用
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功能预测：动态规划下的迭代矩阵
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目录在功能预测方面的应用
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功能预测：动态规划下的迭代矩阵
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目录程序实现
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自动读入自动写出屏显版：序列较长
void main() { FILE *fp; int i; int k[ N]; ﬂoat b,c,d,e,f,g,h,j; ﬂoat nn=0.8,nc=0.2,cn=0.4,cc=0.6; char a; char s[ N],r[ N]; char q[ N]; char m[ N]; fp=fopen(”in.txt”,”r”); fread(s,sizeof(char),N,fp); d=0.8; e=0.2; a=s[ 0];
内容 ......................
. 队长：刘选珠组员：董西菱、何婕、朱碧文、孙晶晶、陈荣庆、张伟 . . .
分工
资料查找：董西菱、朱碧文、陈荣庆、张伟 ppt 撰写：刘选珠、何婕、孙晶晶、陈荣庆、张伟论文撰写：董西菱、孙晶晶、刘选珠、朱碧文程序编写：刘选珠、何婕、朱碧文 . 成果汇报：刘选珠
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自动读入自动写出屏显版：序列较长
include <stdio.h> deﬁne N 11 ﬂoat nonc(char x) { ﬂoat y; if(x==’A’) y=0.2; else if(x==’T’) y=0.3; else if(x==’C’) y=0.3; else y=0.2; return y; } ﬂoat cod(char x) { ﬂoat y; if(x==’A’) y=0.4; else if(x==’T’) y=0.2; else if(x==’C’) y=0.2; else y=0.2; (中国海洋大学 ) return y; }
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目录背景
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假设你有一个住得很远的朋友, 他每天跟你打电话告诉你他那天做了什么. 你的朋友仅仅对三种活动感兴趣: 公园散步, 购物以及清理房间. 他选择做什么事情只凭天气. 你对于他所住的地方的天气情况并不了解, 但是你知道总的趋势. 在他告诉你每天所做的事情基础上, 你想要猜测他所在地的天气情况. 你认为天气的运行就像一个马尔可夫链. 其有两个状态” 雨” 和” 晴”, 但是你无法直接观察它们, 也就是说, 它们对于你是隐藏的. 每天, 你的朋友有一定的概率进行下列活动:” 散步”, ” 购物”, 或” 清理”. 因为你朋友告诉你他的活动, 所以这些活动就是你的观察数据. 这整个系统就是一个隐马尔可夫模型 HMM.
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隐马尔可夫模型的定义
隐马尔可夫模型是统计模型，它用来描述一个隐含未知参数的马尔可夫过程，即隐马尔可夫模型是马尔可夫链模型的一种。在正常的马尔可夫模型中，状态对于观察者来说是直接可见的。这样状态的转换概率便是全部的参数。而在隐马尔可夫模型中，状态并不是直接可见的，但受状态影响的某些变量则是可见的。每一个状态在可能输出的符号上都有一概率分布。因此输出符号的序列能够透露出状态序列的一些信息。
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内容 ......................
隐马尔可夫Байду номын сангаас型：构成元素
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符号集和状态集
符号集：A、T、C、G 状态集：n、c
符号概率分布（生成概率矩阵）
状态转移图（状态转移矩阵）
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自动读入自动写出屏显版：序列较长
{ if(k[ i]==1) { r[ i − 1]=q[ i − 1]; k[i − 1]=1; } else { r[ i − 1]=m[ i − 1]; k[ i − 1]=2; } } } fp=fopen(”out.txt”,”w”); fwrite(r,sizeof(char),N,fp); fclose(fp); for(i=0;i<N;i++) printf(”\ n”); }
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