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在生物信息学中，存在一个热点问题为RNA二级结构预测，通过计算机仿真模拟和数学建模计算来“预测”这些结构信息具有较好的参考价值以及可信度，能够节省大量的时间与成本。本文提出了免疫算法与Hopfield神经网络算法相结合的IA-DHNN算法对RNA二级结构进行预测。算法采用相似距离函数、IA算法及k均值算法对神经元的初始值进行优化，提高了全局搜索能力，能简单、快速规范的获得最优解。仿真结果表明，本算法能够有效的对RNA二级结构进行预测，有较好的的预测效果。