【摘 要】
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本模型充分利用了所给数据的特点，运用统计、最优化等数学方法，从已知样本序列中提炼出能较好代表两类特征的关键字符串，据此提出量化的分类标准，能较好的对任给DNA序列进行分类.
【机 构】
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北京大学,Peking University,;
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本模型充分利用了所给数据的特点，运用统计、最优化等数学方法，从已知样本序列中提炼出能较好代表两类特征的关键字符串，据此提出量化的分类标准，能较好的对任给DNA序列进行分类. 首先，从已知样本序列中用广度优先法选出所有重复出现的字符串，并计算其标准化频率及分散度. 然后，利用样本数据结合最小二乘法确定两类字符串各自的优先级函数，并且逐步优化其参数使之达到稳定，提高了可信度. 最后，根据优先级函数找出关键词，然后确定权数，用层次分析法对未知样本进行分类，并定出显著水平，从而得到了一个比较通用的分类方法. 经过检验，此方法对21—40号待测样本进行了很好的分类，对后面的182个DNA序列进行同样的操作，也有较好的效果.
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