【摘 要】
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隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)是20世纪70年代提出来的一种统计方法,以前主要用于语音识别,1989年Churchill将其引入计算生物学,随着人类基因组计划(HGP)的开
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隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,简称HMM)是20世纪70年代提出来的一种统计方法,以前主要用于语音识别,1989年Churchill将其引入计算生物学,随着人类基因组计划(HGP)的开展,作为生命科学的核心学科——生物信息学也在不断的向前发展,目前HMM是生物信息学中应用比较广泛的方法.本文在研究了隐马氏模型的基础上探讨了其在生物信息学中的应用.本文首先介绍隐马尔可夫模型的研究现状及发展趋势和生物信息学的基本知识,讲述生物信息学的发展背景及其主要研究内容.然后重点讨论隐马尔科夫模型的基本原理与概念,进而总结介绍关于隐马尔可夫模型应用的三个基本问题及其相应的算法,接下来研究隐马尔可夫模型在生物序列比对和CpG岛位置判别、基因识别中的应用.最后,由于经典的HMM局限于状态转移概率和输出观测值概率计算时只考虑当前状态而不考虑历史,于是本文改进了经典隐马尔可夫模型(HMM)的状态转移和输出观测值的markov假设,并在经典隐马尔可夫模型的基础上导出新模型的前向-后向算法.同时对隐马尔可夫模型(HMM)的状态驻留时间的概率进行修订,给出了改进的带驻留时间隐马尔可夫模型的结构,并定义了修正的隐马氏模型的前向-后向变量,导出了新模型的前向-后向算法的迭代公式.
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