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研究论文-基于ICA技术的模体关系分析.pdf
作为转录因子结合位点的模体,在真核生物的启动子识别以及基因转录和表达中起着重要的作用,找到这些模体之间的特征是非常有意义的研究课题.针对用于启动子特征的模体的相关性检测问题,利用独立成分分析技术将观测到的模体频率矩阵分解成小的组成部分,给出了一个将模体进行分组的方法,可以得到趋于共同出现的模体的集合.在实验结果分析中,说明了DNA序列数据的选择对模体分组的影响,得出了长模体更易获得稳定的结构结论.
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pca_ica.zip
压缩包包含主元分析(PCA)和独立主元分析(ICA)等函数,ICA的实现由基于最大最小偏度和负熵两种方法,并且有多个例子,实测可用。
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论文研究-独立成分分析研究综述 .pdf
独立成分分析研究综述,王旭,丁世飞,独立成分分析(ICA)是人工智能理论中一种新的数据处理方法,目的在于从未知源信号的观测混合信号中分离或抽取相互统计独立的源信号�
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