針對(duì)現(xiàn)有的基于模式的序列分類(lèi)算法對(duì)于生物序列存在分類(lèi)精度不理想、模型訓(xùn)練時(shí)間長(zhǎng)的問(wèn)題，提出密度感知模式，并設(shè)計(jì)了基于密度感知模式的生物序列分類(lèi)算法-BSC。首先，在生物序列中挖掘具有“密度感知”的頻繁序列模式；然后，對(duì)挖掘出的頻繁序列模式進(jìn)行篩選、排序制定成分類(lèi)規(guī)則；最后，通過(guò)分類(lèi)規(guī)則對(duì)沒(méi)有分類(lèi)的序列進(jìn)行分類(lèi)預(yù)測(cè)。在4組真實(shí)生物序列中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，分析了BSC算法參數(shù)對(duì)結(jié)果的影響并提供了推薦參數(shù)設(shè)置；同時(shí)分類(lèi)結(jié)果表明，相比其他四種基于模式的分類(lèi)算法，BSC算法在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率至少提高了2.03個(gè)百分點(diǎn)。結(jié)果表明，BSC算法有較高的生物序列分類(lèi)精度和執(zhí)行效率。