四川理工学院学报（自然科学版）
四川理工學院學報（自然科學版）
사천리공학원학보（자연과학판）
JOURNAL OF SICHUAN UNIVERSITY OF SCIENCE & ENGINEERING(NATURAL SCIENCE EDITION)
2011年
6期
666-670
,共5页
李林江%伍勇强%曾黄麟%张金山
李林江%伍勇彊%曾黃麟%張金山
리림강%오용강%증황린%장금산
神经网络%二级结构预测%改进正交编码%预测精度
神經網絡%二級結構預測%改進正交編碼%預測精度
신경망락%이급결구예측%개진정교편마%예측정도
为提高蛋白质二级结构预测的精度,提出了一个由5个子网络集成的多模神经网络模型,预测结果由5个子网络综合得到.对于每个子网络采用神经网络分级思想分为二级网络,一级网络采用含进化信息的profile编码蛋白质序列作为输入,二级结构作为输出.二级网络编码一级网络输出结果作为输入,并将蛋白质序列用改进正交编码方式作为另一输入来提高二级网络的预测精度,输出仍为二级结构.采用子网络差异方式进行单独训练,结果表明该方法最终的预测精度达到71.3％,较大提高了蛋白质二级结构的预测精度.
為提高蛋白質二級結構預測的精度,提齣瞭一箇由5箇子網絡集成的多模神經網絡模型,預測結果由5箇子網絡綜閤得到.對于每箇子網絡採用神經網絡分級思想分為二級網絡,一級網絡採用含進化信息的profile編碼蛋白質序列作為輸入,二級結構作為輸齣.二級網絡編碼一級網絡輸齣結果作為輸入,併將蛋白質序列用改進正交編碼方式作為另一輸入來提高二級網絡的預測精度,輸齣仍為二級結構.採用子網絡差異方式進行單獨訓練,結果錶明該方法最終的預測精度達到71.3％,較大提高瞭蛋白質二級結構的預測精度.
위제고단백질이급결구예측적정도,제출료일개유5개자망락집성적다모신경망락모형,예측결과유5개자망락종합득도.대우매개자망락채용신경망락분급사상분위이급망락,일급망락채용함진화신식적profile편마단백질서렬작위수입,이급결구작위수출.이급망락편마일급망락수출결과작위수입,병장단백질서렬용개진정교편마방식작위령일수입래제고이급망락적예측정도,수출잉위이급결구.채용자망락차이방식진행단독훈련,결과표명해방법최종적예측정도체도71.3％,교대제고료단백질이급결구적예측정도.
