隨機(jī)商分形模型及其在蛋白質(zhì)分析中的應(yīng)用.pdf

1、安徽大學(xué)博士學(xué)位論文隨機(jī)商分形模型及其在蛋白質(zhì)分析中的應(yīng)用姓名：鄭婷婷申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)指導(dǎo)教師：程家興20070401型。隨機(jī)商分形模型既體現(xiàn)了商空聞的粒度思想，又具有分形幾何的自相似特征。由于引入測(cè)度分析，故其在復(fù)雜現(xiàn)象的問(wèn)題求解中，可考慮多粒度、多層次、不同精度下的商空間逼近的要求，得到問(wèn)題的近似解以及相關(guān)的動(dòng)力性質(zhì)。并且根據(jù)隨機(jī)商分形模型的粒度思想，可以大大降低問(wèn)題求解的計(jì)算復(fù)雜性。這也是我們建立模型的初衷所

2、在。2、將隨機(jī)商分形應(yīng)用到蛋白質(zhì)序列分析中，指出分形維數(shù)就是不同粒度下的分形體4共同具有的特征；求分形維數(shù)的過(guò)程，其實(shí)就是對(duì)分形體作劃分的過(guò)程；多重分形就是在不同粒度以及同一粒度不同層次的商空間之間共有韻特征。說(shuō)明這些分形方法可以用于蛋白質(zhì)序列的特征表示。本文設(shè)計(jì)了以下幾類實(shí)驗(yàn)：實(shí)驗(yàn)一、提出運(yùn)用R／S分析法，計(jì)算了蛋白質(zhì)的Hurst指數(shù)，驗(yàn)證了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、馬爾科夫鏈、貝葉斯統(tǒng)計(jì)等方法用于蛋白質(zhì)分析的有效性。實(shí)驗(yàn)二、設(shè)計(jì)用20個(gè)壓縮映射構(gòu)成

3、的隨機(jī)迭代函數(shù)系統(tǒng)的自相似測(cè)度來(lái)模擬一個(gè)蛋白質(zhì)序列的真實(shí)測(cè)度，指出壓縮映射的對(duì)應(yīng)概率值中的最大值只能很好的表示一個(gè)蛋白質(zhì)序列。實(shí)驗(yàn)三、比較了不同間隔距離下的蛋白質(zhì)序列，指出，=4時(shí)的距離序列是適宜多重分形計(jì)算的。實(shí)驗(yàn)四、設(shè)計(jì)了一個(gè)指標(biāo)函數(shù)S，指出在相近分維下，多重分形可以反映蛋白質(zhì)折疊局部的復(fù)雜程度。實(shí)驗(yàn)五、指出針對(duì)氨基酸的某些物理化學(xué)指標(biāo)所形成的蛋白質(zhì)特征序列，進(jìn)行多重分形分析時(shí)，相對(duì)概率集能更好地反映多重分形性質(zhì)。實(shí)驗(yàn)六、給出了多重