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基于模糊集合理论,提出了RNA二级结构预测的模糊模型.该模型通过状态空间的模糊分割以及模糊目标的引入等,可有效利用模糊动态规划算法给出该模糊模型的最优决策序列,并进而获得待预测RNA最优与次优的二级结构.基于模糊模型的方法具有许多优点,如计算复杂性的降低,最优与多个次优二级结构的一并获得,以及定性先验知识的有效融入等.完整地给出了RNA二级结构的模糊模型及其计算方法,并进行了具体的实现.将一个具体的BJK模糊模型结构实际应用于tRNA及tmRNA的数据集中,并与基于最小自由能的mfold工具以及基于