%0 Journal Article
%T 基于模糊支持向量机的剪接位点识别
%A 孙波
%A 李小霞
%A 李铖果
%J 计算机应用
%D 2011
%X ？为了提高模糊支持向量机(fsvm)对剪接位点的识别精度，提出一种计算样本隶属度的新方法。将样本到两聚类中心的距离比值作为样本的初始隶属度，采用k近邻(knn)方法计算样本的紧密度，最后将初始隶属度与紧密度的乘积作为样本的最终隶属度，这样既提高了支持向量的隶属度，又降低了噪声样本的隶属度。将此方法应用到剪接位点的识别中，对组成性5′和3′剪接位点的识别精度分别达到了94.65%和88.79%，与经典支持向量机相比，3′剪接位点的识别精度提高了7.94%。
%K 模糊支持向量机
%K 隶属度
%K 紧密度
%K 剪接位点识别
%K 选择性剪接
%U http://www.joca.cn/CN/abstract/abstract14409.shtml