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机器学习方法及其在生物信息学中的应用


维普资讯 http://www.cqvip.com 第 2卷 第 4   7 期 2O O6年 7月   吉首大学学报( 自然科 学版 )   Junl f i o  n esy( a r cec kio) ora o s uU i rt N t ' Si e ̄ti     Jh v i u, d n tn V 1 2   No 4 0 .7 .  -12 o   I .0 6 u 文章 编号 :07—28 (06 0 0 2 —0   10 9 5 20 )4— 0 8 5 机 器 学 习方 法 及 其在 生 物信 息 学 中的应 用  张 震 , 军利  李 7 60 ) 10 0  ( 延安大学计算机学 院 , 陕西 延安 摘 要: 分析 了机器学习技 术的 内容 , 介绍 了生物信息 学的 内涵 和新 的应 用技 术 , 同时探 索 了机 器学 习技 术对生物信  息挖掘应用的途径 . 这些方法有助于加速生物分子结构预 测 、 因发现 、 因组学和蛋 白组学等方面研 究的进展 . 基 基   关键词 : 机器 学习; 生物信 息学; 学习方法 ; 数据库 ; 因 基   中图 分 类 号 :P 8  T11 文献标识码 :  A 在计算 机科 学 的众多领 域 中 , 人工 智  ̄( rfi n lgne无 疑是最 富有挑 战性 和创 造性 的领域 . At c l tlec) i a Iei i 人  工智能是研究如何使机器具有认识问题 和解决问题的能力, 其研究要点是 让机器如何更“ 聪明”更具有人  , 的智 能 , 就是机 器学 习 , 这 它是人 工智 能研究 的一 个 核心 问题 . 工 智 能 与人 的智 能 互 相补 充 、 相促 进 , 人 互   将 开辟人 机共存 的人 类文化 .   另外 , 随着人类基 因图的完成 , 生物学资料像洪流一样滚滚而来 ,B ( 白质资料数据 )GnBn 等  PD 蛋 、e  ak 数据均以几何级数的速度扩容 .es 等经过分析认 为, Bno n 目前生物学数据库存储 的数据每 l ~l 个月增  3 5 加1 , 倍 其增长的速度 比著名的摩尔定律还要快 3 个月 . 处理和分析这些数据库中的资料 , 将是对生物信  息学研究 人员 巨大 的挑战 .   1 机器学 习技术  11基本概 念  . 机器学 习 的核 心是学 习 . 习是 人类 智能 的主 要标 志和 获得智 慧 的基本 手段 , 学 是人 类具 有 的一 种重 要  智能行为 . 目前 , 在机器学习研究领域影响较大的是 S m n i o H的观点 : i   学习是系统中的任何改进 , 这种改进  使 系统 在重 复相 同的工作 或进 行类 似 的工作 时 , 完成 得更 好 . 能   机 器学 习是使 计算 机能模 拟人 的学 习行 为 , 自动通 过 学 习获取 知 识 和技 能 , 断 改善 性 能 , 不 实现 自我  完善 . 机器学 习研 究 的是 , 如何 通过 识别 和利用 现 有知识 来 获取新 知识 和新 技能 .   12学 习系统  . 为了使计算机系统具有某种程度 的学习能力 , 并通过学习增长知识 , 改善性 能 , 提高智能水平 , 就需  要为 它建立相 应 的学 习系统 . 个学 习系统 必须具 有 适 当的学 习环境 , 定 的学 习能 力 , 且 能 应用 学 到  一 一 并 的知识求解问题 , 目的是提高系统的性能 . 其 一个学

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