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  1. matlab在遗传算法中的应用

  2. 遗传算法matlab程序(2009-04-14 18:25:19)转载标签： 遗传算法二进制编码if杂谈 遗传算法程序: 说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作! function [BestPop,Trace]=fga(FUN,LB,UB,eranum,popsize,pCross,pMutation,pInversion,options) % [BestPop,Trace]=fmaxga

  3. 所属分类：制造

    • 发布日期：2011-05-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：goodluck207

  1. 算法实习基因拼接

  2. 随着大量的基因组DNA序列数据被获得，它对了解基因越来越重要（基因组DNA的一部分，是负责合成蛋白质的）。总所周知，在基因组序列中，由于存在垃圾的DNA中断基因的编码区，真核生物（相对于原核生物）的基因链更加复杂。也就是说，一个基因被分成几个编码片段（称为外显子）。虽然在蛋白质的合成过程中，外显子的顺序是固定的，但是外显子的数量和长度可以是任意的。 大多数基因识别算法分为两步：第一步，寻找可能的外显子；第二步，通过寻找一条拥有尽可能多的外显子的基因链，尽可能大地拼接一个基因。这条链必须遵循外显

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2015-07-02
    • 文件大小：3072
    • 提供者：wmm9879

  1. 深度学习基因数据

  2. 1000个基因组表达数据由来自Illumina RNA SEQ平台的462个淋巴母细胞系样品的基因表达谱〔22〕组成。每个基因的表达水平也基于基因编码V12注释（22）以RPKM格式进行测量。

  3. 所属分类：Hadoop

    • 发布日期：2018-05-26
    • 文件大小：90177536
    • 提供者：qq_27325577

  1. 基因编码数据1000

  2. 一个基因数据集，其中包括1000个样本，包括500个病人、500个健康人，9000多个位点，可用于致病基因的识别。

  3. 所属分类：算法与数据结构

    • 发布日期：2020-02-06
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：zhanghy2000

  1. rna-seq-vae：使用变分自动编码器生成合成基因表达数据-源码

  2. GTEx数据集（V8）的条件变量自动编码器 该项目旨在使用生成模型生成合成基因表达数据。 我们首先研究数据的3D表示形式以及可能要依据的变量，以便有效地分离分布。 当前模型以组织为条件。 组织着色的GTEx数据集（1000个随机基因）的3D表示形式（UMAP，TSNE，PCA）： CVAE当前的重建质量，取决于组织。 基于： 对VAE方差损失论文： ， ， 项目进度： 基准模型创建 评估潜在空间中的均值，绝对差和分组的函数 模型调整 潜在空间大小 批次大小，学习率（应尽早确定时

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-26
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42164534