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文檔簡介
1、支持向量機(jī)對于小數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練預(yù)測效果比較好,而且支持向量機(jī)適合解決線性不可分的情況.因此用支持向量機(jī)進(jìn)行蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測是一個比較有發(fā)展的方法.蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測中比較重要的一個技術(shù)就是編碼.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測系統(tǒng)PHD中提出采用中心編碼技術(shù).但是PHD方法的實際預(yù)測結(jié)構(gòu)可能出現(xiàn)比較明顯的錯誤,也就是現(xiàn)實世界中不存在的結(jié)構(gòu),即單殘基螺旋片斷.出現(xiàn)這種情況的原因是由于中心編碼只是考慮單殘基結(jié)構(gòu).針對這一問題,我們提出了一種新的編碼方法——片斷
2、編碼.片斷編碼不是以中心殘基作為編碼對象,而是以整個二級結(jié)構(gòu)片斷作為編碼對象.根據(jù)我們采用的片斷編碼方法,我們又提出了一種片斷積分預(yù)測方法,實驗結(jié)果表明片斷積分方法得到的預(yù)測結(jié)果并不理想,但是片斷積分的方法得到的得分矩陣是一個很有用的結(jié)構(gòu)信息.因此我們提出了將片斷編碼和中心編碼相結(jié)合的后處理方法.我們提出的后處理方法的主要思想是將片斷編碼預(yù)測的得分矩陣作為結(jié)構(gòu)傾向因子.主要的預(yù)測工作由中心編碼完成,我們用結(jié)構(gòu)傾向因子來糾正預(yù)測中出現(xiàn)的顯
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