期刊文章详细信息
文献类型:期刊文章
机构地区:[1]南京林业大学应用数学系,江苏南京210037 [2]东南大学数学系,江苏南京210096
基 金:南京林业大学科技创新基金(163070045)
年 份:2008
卷 号:23
期 号:1
起止页码:151-159
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2004、CSCD、CSCD2011_2012、JST、MR、ZMATH、核心刊
摘 要:针对DNA(脱氧核糖核酸)证据的量化过程中常用的插入算法存在的缺陷,即量化结果与样本大小无关,小样本时过分量化了DNA证据,本文考虑了样本大小的影响,引入了Bayes模型,给出了基于Bayes模型下的似然比的计算公式.结合实际案例,对比了两种方法下的计算结果.数据结果表明基于Bayes模型下的算法比插入算法更加精确和合理.
关 键 词:脱氧核糖核酸 似然比 Bayes模型
分 类 号:O348]
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