双序列比对算法综述
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双序列比对算法综述
作者：王沛
来源：《学习与科普》2019年第12期
摘要：在生物信息学中，基因序列比对是最基本、最重要的操作。本文首先介绍了序列
比对的划分方式，提出了双序列比对算法的研究意义；接着对典型的双序列比对算法的研究现状进行了较为详细的阐述，包括算法的原理、对比等；然后通过收集双序列比对算法的优化方案，总结出当前算法的发展趋势，得出结论。
关键词：生物信息，序列比对，双序列比对，动态规划，点阵图
1 引言
序列比对问题是指将基因序列进行比对，将其中相似性的部分标示出来，通过标示出的序列相似度来确定序列间的同源性关系。在生物信息学中，基因序列的比对是最基本、最重要的操作，是进行基因识别、信息分析、结构预测等问题的前提。本文将介绍一种最基础的比对方式——双序列比对。
2 背景与意义
序列比对有多种划分方式。根据比对数量的不同，可分为双序列比对和多序列比对。双序列比对即通过两个基因序列的比对，找到相似的基因片段，从而推测目标基因可能具有的功能以及可能的分子进化关系。而多序列比对通过多个基因序列的比对，寻找到它们相同的位点、区域，推测具有共同功能的序列模式。
就序列本身而言，对序列进行整体比对的方式称为全局比对，对序列进行部分比对的方式称为局部比对。全局比对适用于总体相似度高的同源序列；局部比对适用于长度差别大、亲缘关系远的序列，可找出两条序列中相似度最高的片段。
由于双序列比对是基因序列比对最早采取的方式，也是生物信息学最基本的研究方法，所以我决定先从这种最基本的方式入手，了解双序列比对算法的研究现状及发展趋势，为进一步的学习做好铺垫。
3 双序列比对算法研究现状
3.1 典型双序列比对算法介绍
3.1.1 基于动态规划的双序列比对算法
Needleman-Wunsch算法
(完整版)基于单片机的电子密码锁设计开题报告
毕业设计（论文）开题报告题目：基于单片机的电子密码锁设计
一、选题的依据及意义 （一）选题依据 随着人们生活水平的提高和安全意识的加强，对安全的要求也就越来越高。锁自古以来就是把手护门的铁将军，人们对它要求甚高，既要安全可靠的防盗，又要使用方便，这是制锁者长期以来研制的主题。目前使用的电子密码锁大部分是基于单片机技术，以单片机为主要器件，其编码器与解码器的生成为软件方式。相比传统的机械式钥匙开锁携带不方便、安全性能差等特点，电子密码锁易操作、功能低等优势，使其越来越成为市场上的主流产品。如何实现家庭防盗这一问题也变的尤其的突出，传统的机械锁由于其构造的简单，被撬的事件屡见不鲜。电子密码锁是由电子电路控制锁体的新型锁具，它采用触摸键盘方式输入开锁密码，操作方便。触摸式电子锁的输入部分采用触摸开关（键盘输入），其优势在于其保密性高，使用灵活性好，安全系数高，无活动零件，不会磨损，寿命长等优点。本设计采用单片机MCS51作为单片机的核心单元，设计了一款具有本机开锁，密码更改和报警功能的电子密码锁。即简单又适用。根据单片机技术及相关原理,设计出一款以单片机为控制核心并融合了红外线技术的新型密码锁。该锁结合电子密码和光控的技术优势,摆脱了老式机械锁难更换,易损坏以及电子锁安全性不高的缺点,是一类极具发展前景新型锁。 （二）选题意义 在科学技术不断发展的今天，电子密码防盗锁作为防盗卫士的作用也日趋重要。针对平常锁具给人们带来的不便，若使用机械式钥匙开锁，则结构简单，安全性不好。为满足人们对锁的使用要求，增加其安全性，用密码代替钥匙的密码锁应运而生，电子密码锁是一种通过密码输入来控制电路或是芯片工作，从而控制机械开关的闭合，完成开锁、闭锁任务的电子产品。它的种类很多，有简易的电路产品，也有基于芯片的性价比较高的产品。现在应用较广的电子密码锁是以芯片为核心，通过编程来实现的。其性能和安全性已大大超过了机械锁。它的出现为人们的生活带来了很大的方便，有很广阔的市场前景，相信随着社会的进一步发展，它的方便，安全，实用，小巧，精致的特点会越来越得到人们的喜爱，是人们居家旅行必备之品。促进加深单片机原理及应用知识的掌握。促进加深数电、模电知识的掌握。熟悉单片机程序设计语言。熟悉PROTEL环境下设计一个单片机设计系统的方法，并熟练掌握KEIL和PROTEL联调技术。促进电子密码锁知识的普及和发展。 二、国内外研究现状及发展趋势（含文献综述） （一）国外研究 早在80年代，日本产生了最早的电子密码锁。随着日本的经济复苏，电子行业的快速发展，一些利用简单的门电路设计的密码锁出现了。这类的电路安全性差、容易破解，到了90年代，英国、意大利、德国、日本、加拿大、韩国以及我国的台湾、香港等地的微电子技术的进步和通信技术的发展为密码锁提供了技术上的基础，从而推动密码锁走向实际应用的阶段。采用AT24C02为掉电存储器的芯片，这种芯片稳定性高，成本低，还能扩展很多功能。加红外探测技术，指纹识别技术，语音识别技术，图像识别技术等。这些扩展的技术
文本分类中的特征提取和分类算法综述
文本分类中的特征提取和分类算法综述 摘要：文本分类是信息检索和过滤过程中的一项关键技术，其任务是对未知类别的文档进行自动处理，判别它们所属于的预定义类别集合中的类别。本文主要对文本分类中所涉及的特征选择和分类算法进行了论述，并通过实验的方法进行了深入的研究。 采用kNN和Naive Bayes分类算法对已有的经典征选择方法的性能作了测试，并将分类结果进行对比，使用查全率、查准率、F1值等多项评估指标对实验结果进行综合性评价分析.最终，揭示特征选择方法的选择对分类速度及分类精度的影响。 关键字：文本分类特征选择分类算法 A Review For Feature Selection And Classification Algorithm In Text Categorization Abstract:Text categorization is a key technology in the process of information retrieval and filtering,whose task is to process automatically the unknown categories of documents and distinguish the labels they belong to in the set of predefined categories. This paper mainly discuss the feature selection and classification algorithm in text categorization, and make deep research via experiment. kNN and Native Bayes classification algorithm have been applied to test the performance of classical feature detection methods, and the classification results based on classical feature detection methods have been made a comparison. The results have been made a comprehensive evaluation analysis by assessment indicators, such as precision, recall, F1. In the end, the influence feature selection methods have made on classification speed and accuracy have been revealed. Keywords:Text categorization Feature selection Classification algorithm
生物信息学论文
生物信息学的进展综述 韩雪晴 （生物工程1201班，学号：201224340124） 摘要：生物信息学是一门研究生物和生物相关系统中信息内容和信息流向的综合性系统科学。80年代以来新兴的一门边缘学科，信息在其中具有广阔的前景。伴随着人类基因组计划的胜利完成与生物信息学的发展有着密不可分的联系，生物信息学的发展为生命科学的发展为生命科学的研究带来了诸多的便利，对此作了简单的分析。 关键词：生物信息学；进展；序列比对；生物芯片 A review of the advances in Bioinformatics Han Xueqing （Bioengineering, Class1201，Student ID：201224340124） Abstract: Bioinformatics is the science of comprehensive system of information content and information flows to a study on the biological and bio related in the system. The edge of an emerging discipline since 80, has broad prospects in which information. With the human genome project was completed and the development of bioinformatics are inextricably linked, for the life science research development of bioinformatics for the development of life science has also brought a lot of convenience, has made the simple analysis. Keywords: bioinformatics；progress；Sequence alignment；biochip 1、生物信息学的产生背景 生物信息学是20世纪80年代末开始，随着基因组测序数据迅猛增加而逐渐兴起的一门学科[1]。应用系统生物学的方法认识生物体代谢、发育、分化、进化以及疾患发生规律的不可或缺的工具[2]。及时、充分、有效地利用网络上不断增长的生物信息数据库资源，已经成为生命科学和生物技术研究开发的必要手段，从而诞生了生物信息学。 2、生物信息学研究内容 主要是利用计算机存储核酸和蛋白质序列，通过研究科学的算法，编制相应的软件对序列进行分析、比较与预测，从中发现规律。白细胞介素-6(IL-6)是机体重要的免疫因子,但在两栖类中未见报道。采用生物信息学方法对两栖类模式动物非洲爪蟾IL-6进行分析[3]。以人IL-6基因对非洲爪蟾数据库进行搜索、分析,并采用RT-PCR方法对所得序列进行验证。结果表明,非洲爪蟾IL-6基因位于scaffold_52基因架上,具有保守的IL-6家族基序[4]。采用生物信息新方法进行不同物种的免疫基因挖掘、克隆,是一种有效的方法[5]。 2.1序列比对 比较两个或两个以上符号序列的相似性或不相似性。序列比对是生物信息学的基础。两个序列的比对现在已有较成熟的动态规划算法，以及在此基础上编写的比对软件包BLAST和FASTA[6]。序列数据库搜索最著名且最常用的工具之一便是BLAST算法。FASTA算法是另一族常用的序列比对及搜索工具[7]。 2.2结构比对 比较两个或两个以上蛋白质分子空间结构的相似性或不相似性。 2.3蛋白质结构预测 从方法上来看有演绎法和归纳法两种途径。前者主要是从一些基本原理或假设出发来预测和研究蛋白质的结构和折叠过程。分子力学和分子动力学属这一范畴。后者主要是从观察和总结已知结构的蛋白质结构规律出发来预测未知蛋白质的结构[8]。 3、生物信息学的新技术
数据挖掘算法综述
数据挖掘方法综述 [摘要]数据挖掘（DM，DataMining）又被称为数据库知识发现（KDD,Knowledge Discovery in Databases）,它的主要挖掘方法有分类、聚类、关联规则挖掘和序列模式挖掘等。 [关键词]数据挖掘分类聚类关联规则序列模式 1、数据挖掘的基本概念 数据挖掘从技术上说是从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的数据中提取隐含在其中的、人们事先不知道的、但又是潜在的有用的信息和知识的过程。这个定义包括好几层含义: 数据源必须是真实的、大量的、含噪声的、发现的是用户感兴趣的知识, 发现的知识要可接受、可理解、可运用, 并不要求发现放之四海皆准的知识, 仅支持特定的发现问题, 数据挖掘技术能从中自动分析数据进行归纳性推理从中发掘出潜在的数据模式或进行预测, 建立新的业务模型帮助决策者调整策略做出正确的决策。数据挖掘是是运用统计学、人工智能、机器学习、数据库技术等方法发现数据的模型和结构、发现有价值的关系或知识的一门交叉学科。数据挖掘的主要方法有分类、聚类和关联规则挖掘等 2、分类 分类（Classification）又称监督学习（Supervised Learning）。监
督学习的定义是：给出一个数据集D，监督学习的目标是产生一个联系属性值集合A和类标（一个类属性值称为一个类标）集合C的分类/预测函数，这个函数可以用于预测新的属性集合（数据实例）的类标。这个函数就被称为分类模型（Classification Model），或者是分类器（Classifier）。分类的主要算法有：决策树算法、规则推理、朴素贝叶斯分类、支持向量机等算法。 决策树算法的核心是Divide-and-Conquer的策略，即采用自顶向下的递归方式构造决策树。在每一步中，决策树评估所有的属性然后选择一个属性把数据分为m个不相交的子集，其中m是被选中的属性的不同值的数目。一棵决策树可以被转化成一个规则集，规则集用来分类。 规则推理算法则直接产生规则集合，规则推理算法的核心是Separate-and-Conquer的策略，它评估所有的属性-值对（条件），然后选择一个。因此，在一步中，Divide-and-Conquer策略产生m条规则，而Separate-and-Conquer策略只产生1条规则，效率比决策树要高得多，但就基本的思想而言，两者是相同的。 朴素贝叶斯分类的基本思想是：分类的任务可以被看作是给定一个测试样例d后估计它的后验概率，即Pr（C=c j︱d），然后我们考察哪个类c j对应概率最大，便将那个类别赋予样例d。构造朴素贝叶斯分类器所需要的概率值可以经过一次扫描数据得到，所以算法相对训练样本的数量是线性的，效率很高，就分类的准确性而言，尽管算法做出了很强的条件独立假设，但经过实际检验证明，分类的效果还是
BLOSUM矩阵及其在生物信息学中的应用
[生工0902] BLOSUM矩阵及其在生物 信息学中的应用 生物信息学 齐阳，汪锴，袁理 2011/11/25 什么是BLOSUM矩阵？BLOSUM矩阵有什么应用？
BLOSUM矩阵及其在生物信息学中的应用 齐阳汪锴袁理 摘要BLOSUM矩阵是一种蛋白质序列对比的算法，在生物信息学领域中被广泛应用。本文综述了BLOSUM矩阵的由来、如何构建BLOSUM矩阵和其打分规则、应用以及现代算法。并指出了BLOSUM矩阵的发展前景。 关键词BLOSUM矩阵；生物信息学；应用 0 引言 序列比对是现代生物学最基本的研究方法之一, 最常见的比对是蛋白质序列之间或核酸序列之间的两两比对，通过比较两个序列之间的相似区域和保守性位点，寻找二者可能的分子进化关系，进而可以有效地分析和预测一些新发现基因的功能。目前各种蛋白质序列对比算法主要利用一种替代矩阵来计算序列间的相似性，过去所普遍使用的Dayhoff矩阵只能用来进行相似度85%以上的序列对比「1」，为了满足大量生命科学研究的需求，1992年Henikoff夫妇从蛋白质模块数据库BLOCKS中找出一组替代矩阵，即BLOSUM系列，很好的解决了序列的远距离相关的问题，此后十几年来BLOSUM及其衍生替代矩阵已经成为蛋白质多序列对比的常用方法。 1BLOSUM矩阵概况 序列比对是现代生物学最基本的研究方法之一，常见的比对是蛋白质序列之间或核酸序列之间的两两比对，通过比较两个序列之间的相似区域和保守性位点，寻找二者可能的分子进化关系，进而可以有效地分析和预测一些新发现基因的功能。在比对两个序列时，不仅要考虑完全匹配的字符，还要考虑一个序列中的空格或间隙（或者，相反地，要考虑另一个序列中的插入部分）和不匹配，这两个方面都可能意味着突变「2」。在序列比对中，需要找到最优的比对即将匹配的数量最大化，将空格和不匹配的数量最小化。为了确定最优的比对，必须为每个比对进行评估和打分，于是引入了打分函数「3」。
大数据时代的空间数据挖掘综述
第37卷第7期测绘与空间地理信息 GEOMATICS ＆SPATIAL INFOＲMATION TECHNOLOGY Vol．37，No．7收稿日期：2014－01－22 作者简介：马宏斌（1982－），男，甘肃天水人，作战环境学专业博士研究生，主要研究方向为地理空间信息服务。 大数据时代的空间数据挖掘综述 马宏斌1 ，王 柯1，马团学 2（1．信息工程大学地理空间信息学院，河南郑州450000；2．空降兵研究所，湖北孝感432000） 摘 要：随着大数据时代的到来，数据挖掘技术再度受到人们关注。本文回顾了传统空间数据挖掘面临的问题， 介绍了国内外研究中利用大数据处理工具和云计算技术，在空间数据的存储、管理和挖掘算法等方面的做法，并指出了该类研究存在的不足。最后，探讨了空间数据挖掘的发展趋势。关键词：大数据；空间数据挖掘；云计算中图分类号：P208 文献标识码：B 文章编号：1672－5867（2014）07－0019－04 Spatial Data Mining Big Data Era Ｒeview MA Hong －bin 1，WANG Ke 1，MA Tuan －xue 2 （1．Geospatial Information Institute ，Information Engineering University ，Zhengzhou 450000，China ； 2．Airborne Institute ，Xiaogan 432000，China ） Abstract ：In the era of Big Data ，more and more researchers begin to show interest in data mining techniques again．The paper review most unresolved problems left by traditional spatial data mining at first．And ，some progress made by researches using Big Data and Cloud Computing technology is introduced．Also ，their drawbacks are mentioned．Finally ，future trend of spatial data mining is dis-cussed． Key words ：big data ；spatial data mining ；cloud computing 0引言 随着地理空间信息技术的飞速发展，获取数据的手 段和途径都得到极大丰富，传感器的精度得到提高和时空覆盖范围得以扩大，数据量也随之激增。用于采集空间数据的可能是雷达、红外、光电、卫星、多光谱仪、数码相机、成像光谱仪、全站仪、天文望远镜、电视摄像、电子 显微镜、CT 成像等各种宏观与微观传感器或设备，也可能是常规的野外测量、人口普查、土地资源调查、地图扫描、 地图数字化、统计图表等空间数据获取手段，还可能是来自计算机、 网络、GPS ，ＲS 和GIS 等技术应用和分析空间数据。特别是近些年来，个人使用的、携带的各种传感器（重力感应器、电子罗盘、三轴陀螺仪、光线距离感应器、温度传感器、红外线传感器等），具备定位功能电子设备的普及，如智能手机、平板电脑、可穿戴设备（GOOGLE GLASS 和智能手表等），使人们在日常生活中产生了大量具有位置信息的数据。随着志愿者地理信息（Volunteer Geographic Information ）的出现，使这些普通民众也加入到了提供数据者的行列。 以上各种获取手段和途径的汇集，就使每天获取的 数据增长量达到GB 级、 TB 级乃至PB 级。如中国遥感卫星地面站现在保存的对地观测卫星数据资料达260TB ，并以每年15TB 的数据量增长。比如2011年退役的Landsat5卫星在其29年的在轨工作期间，平均每年获取8．6万景影像，每天获取67GB 的观测数据。而2012年发射的资源三号（ZY3）卫星，每天的观测数据获取量可以达到10TB 以上。类似的传感器现在已经大量部署在卫 星、 飞机等飞行平台上，未来10年，全球天空、地空间部署的百万计传感器每天获取的观测数据将超过10PB 。这预示着一个时代的到来，那就是大数据时代。大数据具有 “4V ”特性，即数据体量大（Volume ）、数据来源和类型繁多（Variety ）、数据的真实性难以保证（Veracity ）、数据增加和变化的速度快（Velocity ）。对地观测的系统如图1所示。 在这些数据中，与空间位置相关的数据占了绝大多数。传统的空间知识发现的科研模式在大数据情境下已经不再适用，原因是传统的科研模型不具有普适性且支持的数据量受限， 受到数据传输、存储及时效性需求的制约等。为了从存储在分布方式、虚拟化的数据中心获取信息或知识，这就需要利用强有力的数据分析工具来将
快速流分类算法研究综述
快速流分类算法研究综述 李振强 （北京邮电大学信息网络中心，北京 100876） 摘要 本文对流分类算法进行了综述，包括流分类的定义，对流分类算法的要求，以及各种流分类算法的分析比较。文章的最后指出了在流分类方面还没有得到很好解决的问题，作为进一步研究的方向。 关键词 流分类；服务质量；IP 背景 当前的IP网络主要以先到先服务的方式提供尽力而为的服务。随着Internet的发展和各种新业务的出现，尽力而为的服务已经不能满足人们对Internet的要求，IP网络必须提供增强的服务，比如：SLA(Service Level Agreement)服务，VPN(Virtual Private Network)服务，各种不同级别的QoS （Quality of Service）服务，分布式防火墙，IP安全网关，流量计费等。所有这些增强服务的提供都依赖于流分类，即根据包头(packet header)中的一个或几个域（field）决定该包隶属的流(flow)。典型的，包头中可以用来分类的域包括:源IP地址（Source IP Address）、目的IP地址（Destination IP Address）、协议类型（Protocol Type）、源端口（Source Port）和目的端口（Destination Port）等。 流分类算法描述 首先定义两个名词：规则（rule）和分类器(classifier)。用来对IP包进行分类的由包头中若干域组成的集合称之为规则，而若干规则的集合就是分类器。构成规则的域（我们称之为组件component）的值可以是某个范围，例如目的端口大于1023。流分类就是要确定和每个包最匹配的规则。表1是由6条规则组成的一个分类器。我们说这是一个5域分类器，因为每条规则由5个组件构成。我们假定分类器中的规则是有优先级的,越靠前的规则优先级越高,即规则1的优先级最高,规则6的最低。
电子密码锁研究[文献综述]
文献综述 电子信息工程 电子密码锁研究 摘要：简述了带有语音电子密码锁的背景和发展趋势，列出了三个方案并进行了论证，提出了电子密码锁研究的瓶颈，对往后的研究有一定的作用。 关键词：电子锁，识别，单片机，应用发展 一、概述 随着人们生活水平的提高，如何实现家庭防盗这一问题，也变得尤其突出。传统的机械锁，由于其构造简单，被撬的事件屡见不鲜[1]。而目前的纸质文件柜的保密主要是采用机械锁，这种锁虽然价格便宜、使用方便，但其可靠性差，不便于携带且易于复制，早已怨声载道。据统计，每4000把锁中就有两把锁的钥匙齿牙相同或类似，因此这种传统锁的安全性很低[2]。随着犯罪的高科技化，传统锁已经满足不了人们的需求了。由于我国对外开放的不断深入，高档建筑发展加快，高档锁具市场的前景非常乐观。而我国锁具行业对锁具高新技术的投入在逐年的增大，特别是在安全技术防范领域里，具有防盗报警功能的电子密码控制系统逐渐代替了传统的机械式密码控制系统，克服了机械式密码控制的密码量少、安全性能差的缺点，使电子密码控制系统无论是在技术上还是在性能上都大大提高了一步。再者大规模集成电路技术的不断发展，特别是电子元件的不断更新，出现了带微处理器的智能密码控制系统，它除了具有传统电子密码控制系统的功能外，还引入了语音电子技术、指纹识别技术、智能化管理等功能，从而使电子门锁更具有安全性、可靠性、保密性，而且应用日益广泛[3]。 电子密码锁就一种通过密码输入来控制电路或是芯片工作，并且可以控制机械开关的闭合，完成开锁、闭锁任务的电子产品。它的种类很多，有简易的电路产品，也有基于芯片的性价比较高的产品。现在应用较广的电子密码锁是以芯片为核心，通过编程来实现的。其性能和安全性已大大超过了机械锁。其特点如下：保密性好，编码量多，远远大于弹子锁。随机开锁成功率几乎为零；密码可变，用户可以随时更改密码，防止密码被盗，同时也可以避免因人员的更替而使锁的密级下降；误码输入保护，当输入密码多次错误时，报警系统自动启动；无活动零件，不会磨损，寿命长；使用灵活性好，不像机械锁必须佩带钥匙才能开锁；电子密码锁的操作简单易行，一学即会[4]。又随着电子技术特别是微型计算机技术的发展，
分类算法综述
《数据挖掘》 数据挖掘分类算法综述 专业：计算机科学与技术专业学号：S2******* 姓名：张靖 指导教师：陈俊杰 时间：2011年08月21日
数据挖掘分类算法综述 数据挖掘出现于20世纪80年代后期，是数据库研究中最有应用价值的新领域之一。它最早是以从数据中发现知识(KDD，Knowledge Discovery in Database)研究起步，所谓的数据挖掘(Data Mining，简称为DM)，就从大量的、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的、实际应用的数据中提取隐含在其中的、人们不知道的但又有用的信息和知识的过程。 分类是一种重要的数据挖掘技术。分类的目的是根据数据集的特点构造一个分类函数或分类模型(也常常称作分类器)。该模型能把未知类别的样本映射到给定类别中的一种技术。 1. 分类的基本步骤 数据分类过程主要包含两个步骤： 第一步，建立一个描述已知数据集类别或概念的模型。如图1所示，该模型是通过对数据库中各数据行内容的分析而获得的。每一数据行都可认为是属于一个确定的数据类别，其类别值是由一个属性描述(被称为类别属性)。分类学习方法所使用的数据集称为训练样本集合，因此分类学习又可以称为有指导学习(learning by example)。它是在已知训练样本类别情况下，通过学习建立相应模型，而无指导学习则是在训练样本的类别与类别个数均未知的情况下进行的。 通常分类学习所获得的模型可以表示为分类规则形式、决策树形式或数学公式形式。例如，给定一个顾客信用信息数据库，通过学习所获得的分类规则可用于识别顾客是否是具有良好的信用等级或一般的信用等级。分类规则也可用于对今后未知所属类别的数据进行识别判断，同时也可以帮助用户更好的了解数据库中的内容。 图1 数据分类过程中的学习建模 第二步，利用所获得的模型进行分类操作。首先对模型分类准确率进行估计，例如使用保持(holdout)方法。如果一个学习所获模型的准确率经测试被认为是可以接受的，那么就可以使用这一模型对未来数据行或对象(其类别未知)进行分类。例如，在图2中利用学习获得的分类规则(模型)。对已知测试数据进行模型
生物序列分析中几个典型算法介绍
生物序列分析中几个典型算法介绍 生物信息学研究背景与方向 序列家族的序列谱隐马尔可夫模型（Profile HMMs for sequence families ） 模体识别（Motif Discovery ） 刘立芳计算机学院西安电子科技大学 生物秀－专心做生物！ ｗｗｗ．ｂｂｉｏｏ．ｃｏｍ
背景知识 DNA脱氧核糖核酸 1、DNA的分子组成 核甘(nucleotides) ?磷酸盐(phosphate) ?糖(sugar) ?一种碱基 9腺嘌呤(A denine) 9鸟嘌呤(G uanine) 9胞嘧啶(C ytosine) 9胸腺嘧啶(T hymine) 2、碱基的配对原则 ?A(腺嘌呤)—T(胸腺嘧啶) ?C(鸟嘌呤)—G(胞嘧啶)
3、一个嘌呤基与一个嘧啶基通过氢键联结成一个碱基对。 4、DNA分子的方向性 5’→3’ 5、DNA的双螺旋结构
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基因 intron exon
基因组 任何一条染色体上都带有许多基因，一条高等生物的染色体上可能带有成千上万个基因，一个细胞中的全部基因序列及其间隔序列统称为genomes（基因组）。 人类基因组计划（Human Genome Project） 基因的编码 1、基因编码是一个逻辑的映射，表明存储在DNA和mRNA中的基因信息决定什么样的蛋白质序列。 2、每个碱基三元组称为一个密码子(codon) 3、碱基组成的三元组的排列共有43＝64种，而氨基酸共有20种类型，所以不同的密码子可能表示同一种氨基酸。
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述
数据挖掘中的文本挖掘的分类算法综述 摘要 随着Internet上文档信息的迅猛发展，文本分类成为处理和组织大量文档数据的关键技术。本文首先对数据挖掘进行了概述包括数据挖掘的常用方法、功能以及存在的主要问题；其次对数据挖掘领域较为活跃的文本挖掘的历史演化、研究现状、主要内容、相关技术以及热点难点问题进行了探讨；在第三章先分析了文本分类的现状和相关问题，随后详细介绍了常用的文本分类算法，包括KNN 文本分类算法、特征选择方法、支持向量机文本分类算法和朴素贝叶斯文本分类算法；；第四章对KNN文本分类算法进行深入的研究，包括基于统计和LSA降维的KNN文本分类算法；第五章对数据挖掘、文本挖掘和文本分类的在信息领域以及商业领域的应用做了详细的预测分析；最后对全文工作进行了总结和展望。 关键词：数据挖掘，文本挖掘，文本分类算法 ABSTRACT With the development of Web 2.0, the number of documents on the Internet increases exponentially. One important research focus on how to deal with these great capacity of online documents. Text classification is one crucial part of information management. In this paper we first introduce the basic information of data mining, including the methods, contents and the main existing problems in data mining fields; then we discussed the text mining, one active field of data mining, to provide a basic foundation for text classification. And several common algorithms are analyzed in Chapter 3. In chapter 4 thorough research of KNN text classification algorithms are illustrated including the statistical and dimension reduction based on LSA and in chapter 5 we make some predictions for data mining, text mining and text classification and finally we conclude our work. KEYWORDS： data mining, text mining, text classification algorithms，KNN 目录 摘要 (1) ABSTRACT (1) 目录 (1)
分类算法综述
分类算法综述 1 分类算法分类是数据挖掘中的一个重要课题。分类的目的是学会一个分类函数或分类模型（也常常称作分类器），该模型能把数据库中的数据项映射到给定类别中的某一个。分类可用于提取描述重要数据类的模型或预测未来的数据趋势。分类可描述如下：输入数据，或称训练集（Training Set），是一条条的数据库记录（Record）组成的。每一条记录包含若干个属性（Attribute），组成一个特征向量。训练集的每条记录还有一个特定的类标签（Class Label）与之对应。该类标签是系统的输入，通常是以往的一些经验数据。一个具体样本的形式可为样本向量：（v1,v2,…, vn ;c）。在这里vi表示字段值，c表示类别。分类的目的是：分析输入数据，通过在训练集中的数据表现出来的特性,为每一个类找到一种准确的描述或者模型。这种描述常常用谓词表示。由此生成的类描述用来对未来的测试数据进行分类。尽管这些未来的测试数据的类标签是未知的，我们仍可以由此预测这些新
数据所属的类。注意是预测，而不能肯定，因为分类的准确率不能达到百分之百。我们也可以由此对数据中的每一个类有更好的理解。也就是说：我们获得了对这个类的知识。 2 典型分类算法介绍解决分类问题的方法很多，下面介绍一些经典的分类方法，分析 各自的优缺点。 2.1 决策树分类算法决策树（Decision Tree）是一种有向无环图（Directed Acyclic Graphics,DAG）。决策树方法是利用信息论中 的信息增益寻找数据库中具有最大信息量的属性字段，建立决策树的一个结点，在根据该属性字段的 不同取值建立树的分支，在每个子分支子集中重复 建立树的下层结点和分支的一个过程。构造决策树 的具体过程为：首先寻找初始分裂，整个训练集作 为产生决策树的集合，训练集每个记录必须是已经 分好类的，以决定哪个属性域（Field）作为目前最 好的分类指标。一般的做法是穷尽所有的属性域， 对每个属性域分裂的好坏做出量化，计算出最好的 一个分裂。量化的标准是计算每个分裂的多样性（Diversity）指标。其次，重复第一步，直至每个叶 节点内的记录都属于同一类且增长到一棵完整的树。
电子密码锁的设计开题报告
电子密码锁的设计开题 报告 Standardization of sany group #QS8QHH-HHGX8Q8-GNHHJ8-HHMHGN#
科学技术学院 毕业设计（论文）开题报告 题目：电子密码锁的设计 学科部：信息学科部 专业：电子信息工程 班级： 084电子 学号： 姓名：唐启 指导教师：胡斐 填表日期： 2011 年 11 月 21 日 一、选题的依据及意义： 单片机，亦称单片机微电脑或单片微型计算机。它是把中央处理器（CPU）、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、输入/输出端口I/O等主要计算机功能部件都集成在一块集成电路芯片上的微型计算机。计算机的产生加快了人类改造世界的步伐，但是它毕竟大，微计算机（单片机）在这种情况下诞生了，它为我们改变了什么纵观我们生活在各个领域，我们的生活中都离不开单片机。以前没有单片机时这些东西做，但是只能使用复杂模拟电路，然而这样做出来的产品不仅体积大，而且成本不高并且由于长期使用，元器件会不断老化，控制的精度自然达不到标准。单片机产生后，我们就将这些变为智能化了，我们只需要在单片机外围接一点简单的接口电路，核心部分只是由人为的写入程序来完成。这些产品体积小，成本低，长期使用不会担心精度达不到了，而且容易升级改善。 电子密码锁可以在日常生活和现代办公来完成，住宅与办公室的安全防范，单位的文件档案财务报表以及一些个人资料的保存等多种场合使用。大大提高了主人物资的安全性。目前使用的密码锁种类多，各具特色 二、国内外研究现状及发展趋势（含文献综述）： 在日常生活和工作中，住宅与部门的安全防范、单位的文件档案、财务报表以及一些个人资料的保存多以加锁的办法来解决。目前门锁主要用弹子锁，其钥匙容易丢失；
数据挖掘分类算法研究综述终板
数据挖掘分类算法研究综述 程建华 (九江学院信息科学学院软件教研室九江332005 ) 摘要：随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,数据挖掘已成为当今研究的热点。特别是其中的分类问题,由于其使用的广泛性,现已引起了越来越多的关注。对数据挖掘中的核心技术分类算法的内容及其研究现状进行综述。认为分类算法大体可分为传统分类算法和基于软计算的分类法两类。通过论述以上算法优缺点和应用范围，研究者对已有算法的改进有所了解，以便在应用中选择相应的分类算法。 关键词：数据挖掘；分类；软计算；算法 1引言 1989年8月，在第11届国际人工智能联合会议的专题研讨会上，首次提出基于数据库的知识发现(KDD，Knowledge DiscoveryDatabase)技术[1]。该技术涉及机器学习、模式识别、统计学、智能数据库、知识获取、专家系统、数据可视化和高性能计算等领域，技术难度较大，一时难以应付信息爆炸的实际需求。到了1995年，在美国计算机年会(ACM)上，提出了数据挖掘[2](DM，Data Mining)的概念，由于数据挖掘是KDD过程中最为关键的步骤，在实践应用中对数据挖掘和KDD这2个术语往往不加以区分。 基于人工智能和信息系统，抽象层次上的分类是推理、学习、决策的关键，是一种基础知识。因而数据分类技术可视为数据挖掘中的基础和核心技术。其实，该技术在很多数据挖掘中被广泛使用，比如关联规则挖掘和时间序列挖掘等。因此，在数据挖掘技术的研究中，分类技术的研究应当处在首要和优先的地位。目前，数据分类技术主要分为基于传统技术和基于软计算技术两种。 2传统的数据挖掘分类方法 分类技术针对数据集构造分类器，从而对未知类别样本赋予类别标签。在其学习过程中和无监督的聚类相比，一般而言，分类技术假定存在具备环境知识和输入输出样本集知识的老师，但环境及其特性、模型参数等却是未知的。 2.1判定树的归纳分类 判定树是一个类似流程图的树结构，其中每个内部节点表示在一个属性上的测试，每个分支代表一个测试输出，而每个树叶节点代表类或类分布。树的最顶层节点是根节点。由判定树可以很容易得到“IFTHEN”形式的分类规则。方法是沿着由根节点到树叶节点的路径，路径上的每个属性-值对形成“IF”部分的一个合取项，树叶节点包含类预测，形成“THEN”部分。一条路径创建一个规则。 判定树归纳的基本算法是贪心算法，它是自顶向下递归的各个击破方式构造判定树。其中一种著名的判定树归纳算法是建立在推理系统和概念学习系统基础上的ID3算法。 2.2贝叶斯分类 贝叶斯分类是统计学的分类方法，基于贝叶斯公式即后验概率公式。朴素贝叶斯分类的分类过程是首先令每个数据样本用一个N维特征向量X={X1，X2，?X n}表示，其中X k是属性A k的值。所有的样本分为m类：C1，C2，?，C n。对于一个类别的标记未知的数据记录而言，若P(C i/X)>P(C j/X)，1≤ j≤m，j≠i，也就是说，如果条件X下，数据记录属于C i类的概率大于属于其他类的概率的话，贝叶斯分类将把这条记录归类为C i类。 建立贝叶斯信念网络可以被分为两个阶段。第一阶段网络拓扑学习，即有向非循环图的——————————————————— 作者简介：程建华（1982-），女，汉族，江西九江，研究生，主要研究方向为数据挖掘、信息安全。
电子密码锁的设计开题报告
科学技术学院 毕业设计（论文）开题报告 题目：电子密码锁的设计 学科部：信息学科部 专业：电子信息工程 班级： 084电子 学号： 姓名：唐启 指导教师：胡斐 填表日期： 2011 年 11 月 21 日 一、选题的依据及意义： 单片机，亦称单片机微电脑或单片微型计算机。它是把中央处理器（CPU）、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、输入/输出端口I/O等主要计算机功能部件都集成在一块集成电路芯片上的微型计算机。计算机的产生加快了人类改造世界的步伐，但是它毕竟大，微计算机（单片机）在这种情况下诞生了，它为我们改变了什么？纵观我们生活在各个领域，我们的生活中都离不开单片机。以前没有单片机时这些东西做，但是只能使用复杂模拟电路，然而这样做出来的产品不仅体积大，而且成本不高并且由于长期使用，元器件会不断老化，控制的精度自然达不到标准。单片机产生后，我们就将这些变为智能化了，我们只需要在单片机外围接一点简单的接口电路，核心部分只是由人为的写入程序来完成。这些产品体积小，成本低，长期使用不会担心精度达不到了，而且容易升级改善。 电子密码锁可以在日常生活和现代办公来完成，住宅与办公室的安全防范，单位的文件档案财务报表以及一些个人资料的保存等多种场合使用。大大提高了主人物资的安全性。目前使用的密码锁种类多，各具特色 二、国内外研究现状及发展趋势（含文献综述）：
在日常生活和工作中，住宅与部门的安全防范、单位的文件档案、财务报表以及一些个人资料的保存多以加锁的办法来解决。目前门锁主要用弹子锁，其钥匙容易丢失；保险箱主要用机械密码锁，其结构较为复杂，制造精度要求高，成本高，且易出现故障，人们常需携带多把钥匙，使用极不方便，且钥匙丢失后安全性即大打折扣。针对这些锁具给人们带来的不便若使用机械式钥匙开锁，为满足人们对锁的使用要求，增加其安全性，用密码代替钥匙的密码锁应运而生。它的出现为人们的生活带来了很大的方便，有很广阔的市场前景。由于电子器件所限，以前开发的电子密码锁，其种类不多，保密性差，最基本的就是只依靠最简单的模拟电子开关来实现的，制作简单但很不安全，在后为多是基于EDA来实现的，其电路结构复杂，电子元件繁多，也有使用早先的20引角的2051系列单片机来实现的，但密码简单，易破解。随着电子元件的进一步发展，电子密码锁也出现了很多的种类，功能日益强大，使用更加方便，安全保密性更强，由以前的单密码输入发展到现在的，密码加感应元件，实现了真真的电子加密，用户只有密码或电子钥匙中的一样，是打不开锁的，随着电子元件的发展及人们对保密性需求的提高出现了越来越多的电子密码锁。出于安全、方便等方面的需要许多电子密码锁已相继问世。但这类产品的特点是针对特定有效卡、指纹或声音有效，且不能实现远程控制，只能适用于保密要求高且供个人使用的箱、柜、房间等。由于数字、字符、图形图像、人体生物特征和时间等要素均可成为钥匙的电子信息，组合使用这些信息能够使电子防盗锁获得高度的保密性，如防范森严的金库，需要使用复合信息密码的电子防盗锁，这样对盗贼而言是“道高一尺、魔高一丈”。组合使用信息也能够使电子防盗锁获得无穷扩展的可能，使产品多样化，对用户而言是“千挑百选、自得其所”。可以看出组合使用电子信息是电子密码锁以后发展的趋势。 三、本课题研究内容： 本次设计就是通过单片机为主控电路，通过电路仿真而实现。首先使Professional 软件进行绘制硬件电路图，用keil软件进行编程与调试，最终生成hex文件，传入单片机内部，从而实现仿真效果。此次设计的电子密码锁能够实现自行修改和设定密码，密码按错报警功能。 四、本课题研究方案： 方案一：利用数字逻辑电路，运用各种门电路，计数器，触发器，锁存器，编码器，译码器等数字逻辑作实现电子控制。从而实现想要设计的电子密码锁功能。此方法设计简单，但硬件电路比较多，操作起来比较复杂。 方案二：利用 FPGA 设计电子密码锁，其成本低，设计方便（有相应的开发板），现有资源充足，实现比较容易，更利于系统的维护改进和升