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本文主要研究了Motif预测算法,在贪心EM预测算法基础上进行分析优化,并形成新的预测方法。工作重点是在参数的初始化,对参数模型的重新划分并引入Kd-树的层次聚类的方法,建立新的PKG算法。预测结果表明,在预测较大数据集方面新算法有一定的优势,尤其是对同一物种的序列预测具有更强的搜索和分类能力,在没有影响时间复杂度的前提下显著的提高了搜索的效率。