粒子群优化RBF神经网络的DNA序列分类

孙倩; 赵昕

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cqvip:为提高径向基神经网络算法在DNA序列分类问题应用上的准确率和收敛速度,首先,以20种氨基酸的含量作为特征向量;其次,针对由于随机选取径向基神经网络初始参数引起的收敛速度慢的问题,选择粒子群算法优化神经网络参数。应用真实的DNA序列对优化前后的两种神经网络算法进行比较,结果显示,优化后算法在迭代12次左右误差即稳定,分类结果正确率达到93.75%,远高于未经优化的神经网络70%的正确率。由实验结果可知,在DNA序列分类问题中,粒子群优化径向基神经网络对提高收敛速度和正确率方面是有效的。

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来源
《现代电子技术》 |2020年第9期|87-91|共5页
作者
孙倩; 赵昕;
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作者单位

吉林农业大学信息技术学院吉林长春 130118;

惠州学院数学与大数据学院广东惠州 516007;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工神经网络与计算;
关键词
DNA序列分类; PSO-RBF神经网络; 特征提取; 分类模型建立; 参数优化; 分类效果对比;

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