32、RNA结构相似度计算:理论、算法与近似方案

RNA结构相似度计算:理论、算法与近似方案

1. 映射与距离关系

在RNA结构的研究中,编辑操作序列与映射之间存在着紧密的联系。给定从RNA结构R1到R2的编辑操作序列S,存在一个从R1到R2的映射M,使得γ(M) ≤ γ(S)。反之,对于任何映射Me,也存在一个编辑操作序列,使得γ(S) = γ(M)。这个结论可以通过对编辑操作序列的长度k进行归纳证明。当k = 1时,单个编辑操作能保持映射条件,结论成立。在一般情况下,设S1为前k - 1个编辑操作的序列,存在映射M1使得γ(M1) ≤ γ(S1),设M2为第k个编辑操作的映射,根据引理1可得γ(M1 ◦ M2) ≤ γ(M1) + γ(M2) ≤ γ(S)。

基于此引理,得出距离与映射的关系定理:D(R1, R2) = min {γ(M) | M是从R1到R2的映射}。这个定理表明,两个RNA结构之间的距离等于所有可能映射中代价最小的那个映射的代价。

2. NP - 难问题证明

当比较的两个RNA结构均为三级结构时,该问题通常是NP - 难的。通过将3 - SAT问题归约到这个问题来证明。

2.1 3 - SAT问题实例

设S = C1 · C2…Cn,其中Ci = (vi1 ∪ vi2 ∪ vi3),是一个3 - SAT问题的实例。

2.2 构建RNA结构
  • R1结构 :有n个片段,每个片段由四个AU碱基对包围,且每个片段通过四个CG碱基对与其他片段相连。R1中碱基对的数量为4 · n · (1 + (n - 1)/2)。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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