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	具有结构学习的神经模糊推理模型及其在fRNA基因预测中的应用
	邓志东 ; 张秀苇 ; DENG Zhi-dong ; ZHANG Xiu-wei
	2010-07-15 ; 2010-07-15
会议名称	2005年中国智能自动化会议论文集 ; 2005年中国智能自动化会议 ; 中国青岛 ; CNKI ; 中国自动化学会智能自动化专业委员会、中国科学院自动化研究所
关键词	结构学习 Takagi-Sugeno模糊推理系统 预测问题 基因发现方法 structure learning Takagi-Sugeno fuzzy inference system prediction problem genefinding approach TP18
其他题名	A neuro-fuzzy inference model with structure learning
中文摘要	在微生物基因组中,功能RNA(fRNA)基因的预测是一个具有挑战性的复杂问题。为了解决该问题中的计算复杂性,我们提出了一种具有结构学习的神经模糊推理模型(NFMSL)。通过在多层前馈神经网络结构中嵌入Takagi-Sugeno型模糊推理系统,网络中前四层可用来构建所谓的模糊盒子。本文提出了优势特征的概念,并基于面向问题的启发式知识,以修改模糊集结构中的元选择算子。相应的结构学习算法可将输入空间分割为适当数量的具有重叠边界的优势模糊盒子。作为一个实际例子,本文将NFMSL计算模型应用于预测大肠杆菌(E.coli)的新的fRNA基因。在基于NFMSL的基因发现方法中,我们首先将大肠杆菌与伤寒沙门氏菌(S.typhi)进行同源性序列比对,然后从其中的高度保守序列中,抽取出线性序列与二级结构特征。通过使用五种不同的训练和测试方案以及相应的组合试验发现,我们的方法能够准确地预测和标注E.coli.中数十个新的fRNA候选基因。; In this paper, we present a neuro-fuzzy inference model with structure learning (NFMSL) to predict functional RNA (fRNA) genes in Escherichia coli genome. We employ Takagi-Sugeno type fuzzy inference systems in structures of multilayer feedforward neural networks. The fuzzy boxes are constructed using the first four layers. We introduce the concept of dominant features and take advantage of problem-specific heuristic knowledge to modify an element selector for a fuzzy set structure. The resulting structure learning algorithm partitions the input space into an appropriate number of dominant fuzzy boxes with overlapping boundaries, which make NFMSL suitable for large-scale prediction problems. In the NFMSL-based genefinding approach, primary sequence and secondary structural features are extracted from highly conserved sequence alignments of E. coli against S. typhi. The structure learning algorithm makes specific biases in favor of dominant features to incorporate biological insights into fRNA genes. Using five different training and testing schemes and their combinations, our approach is able to predict and annotate several dozens of novel fRNA genes in E. coli.; 国家自然科学基金资助项目(60321002); 国家教育部高等学校优秀青年教师教学科研奖励计划资助项目
语种	中文 ; 中文
内容类型	会议论文
源URL	[http://hdl.handle.net/123456789/70021]
专题	清华大学
推荐引用方式 GB/T 7714	邓志东,张秀苇,DENG Zhi-dong,等. 具有结构学习的神经模糊推理模型及其在fRNA基因预测中的应用[C]. 见:2005年中国智能自动化会议论文集, 2005年中国智能自动化会议, 中国青岛, CNKI, 中国自动化学会智能自动化专业委员会、中国科学院自动化研究所.

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