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在介绍马尔可夫网络和标准信念传播(Belief Propagation,BP)算法的基础上,以具有4个隐含结点的无环马尔可夫网络为例,详细分析了基于和积和最大积的BP算法收敛性,结果表明,在网络为无环马尔可夫网络时,基于和积的BP算法收敛于全局最优解,而基于最大积的BP算法在任何初值条件下,只要经过有限次迭代,BP算法必收敛到唯一固定点,若算法有唯一最优点,则此固定点为最优点.以实证分析为工具,研究BP算法收敛性,可作为BP算法基础理论研究的一次有益尝试. 相似文献
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主要利用蛋白质统计信息和氨基酸与疏水级映射关系,提出一种基于亲疏水性的替代矩阵HB62,解决蛋白质疏水级序列相似性计算问题.采用CB513数据集,分别利用Blosum62和HB62计算蛋白质间的相似程度,结果显示,两种方法计算结果具有一致性,验证了HB62的正确性与有效性.HB62的设计,极大地简化了蛋白质疏水级序列相似性计算问题,有效地降低预测算法复杂度,提高预测准确率,推动蛋白质亲疏水性的相关理论的发展. 相似文献
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