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人类单核苷酸多态性(SNPs)国际研究计划和中华民族核苷酸多态性项目已经进行了两年多时间，由于研究工作耗资巨大，使得这两个项目都进展缓慢。目前人类单核苷酸多态性(SNPs)研究主要都是依靠生物实验来确定，借助计算机和数学算法来预报人类单核苷酸多态性(SNPs)的报道还很少见，这是生物信息学领域的一个难题。
本工作在大量文献分析的基础上，试用统计模式识别和人工神经网络算法来预报人类单核苷酸多态性(SNPs)，通过构建适当的数学模型，预报人类单核苷酸多态性(SNPs)的准确率达到了73％，在生物实验中参考数学模型预报结果，可以节省大量研究资源。
古陶瓷断源、断代研究中主要应用多元统计分析方法，近些年来统计模式识别方法逐步被应用于古陶瓷研究中。本论文将人工神经网络算法和支持向量机算法应用于古陶瓷研究中，效果良好，得到了国内外古陶瓷研究人员的广泛关注，在古陶瓷国际研讨会上发表了多篇论文，其中有关“景德镇青花瓷的智能鉴定方法”的研究论文作为古陶瓷国际研讨会的特邀报告，将在大会上宣讲。
本工作中同时讨论了在古陶瓷研究中，应用统计模式识别、人工神经网络和支持向量机等算法的优点和缺点，为古陶瓷研究中更广泛地应用这些算法奠定基础，为古陶瓷研究提供新方法。