基于遺傳算法的關聯(lián)規(guī)則挖掘在蛋白質結構預測的應用.pdf

1、目前，生物學領域中存在大量的蛋白質序列數(shù)據(jù)，而與之對應的蛋白質結構信息卻相對較少，而且以往通過實驗方法來確定蛋白質結構的過程十分復雜，代價較高，人們開始希望利用已有的蛋白質結構信息，來發(fā)現(xiàn)蛋白質序列和蛋白質結構之間的某種對應關系，從而實現(xiàn)蛋白質結構的預測。近年來在各個領域應用廣泛的數(shù)據(jù)挖掘技術，其中的關聯(lián)規(guī)則分析正好可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間隱藏的關聯(lián)規(guī)則集，因此，一種基于關聯(lián)規(guī)則分析的蛋白質結構預測方法開始逐漸流行。
　　本論文的研究內容

2、就是使用數(shù)據(jù)挖掘技術中的關聯(lián)規(guī)則分析來發(fā)現(xiàn)蛋白質數(shù)據(jù)庫中隱藏的關聯(lián)規(guī)則集，從而建立蛋白質結構的預測模型，由于需要發(fā)現(xiàn)的規(guī)則的右部是確定的，所以涉及到的數(shù)據(jù)集與以往的事務數(shù)據(jù)庫不同，如果用傳統(tǒng)的關聯(lián)規(guī)則分析方法，比如Apriori，就會產生很多沒有任何意義的規(guī)則，另外考慮到搜索空間很大，本文結合了遺傳算法，很好的解決了上述兩個問題，而且在設計遺傳算法時，改進了以往的輪盤賭選擇方法，采用了一種基于適應值等間距分組的輪盤賭選擇方法，保證了進化