数字技术与应用
數字技術與應用
수자기술여응용
DIGITAL TECHNOLOGY AND APPLICATION
2015年
1期
86-86
,共1页
敖培%杨百顺%李明%赵四方%冯志鹏%李延强
敖培%楊百順%李明%趙四方%馮誌鵬%李延彊
오배%양백순%리명%조사방%풍지붕%리연강
支持向量机集成算法%旋转森林%蛋白质结晶
支持嚮量機集成算法%鏇轉森林%蛋白質結晶
지지향량궤집성산법%선전삼림%단백질결정
蛋白质结构类预测是蛋白质空间结构和功能预测的基础。本文首先将氨基酸对相互作用形成的序列经过数字信号处理后得到能量谱密度的20个低频部分和6种疏水模式在序列中出现的频率整合，构成26维分类特征，然后采用自组织特征映射神经网络对蛋白质结构类进行预测。实验结果表明，与Component Coupled算法、ANN算法、粗集方法相比较，本文算法具有较高的预测精度。
蛋白質結構類預測是蛋白質空間結構和功能預測的基礎。本文首先將氨基痠對相互作用形成的序列經過數字信號處理後得到能量譜密度的20箇低頻部分和6種疏水模式在序列中齣現的頻率整閤，構成26維分類特徵，然後採用自組織特徵映射神經網絡對蛋白質結構類進行預測。實驗結果錶明，與Component Coupled算法、ANN算法、粗集方法相比較，本文算法具有較高的預測精度。
단백질결구류예측시단백질공간결구화공능예측적기출。본문수선장안기산대상호작용형성적서렬경과수자신호처리후득도능량보밀도적20개저빈부분화6충소수모식재서렬중출현적빈솔정합，구성26유분류특정，연후채용자조직특정영사신경망락대단백질결구류진행예측。실험결과표명，여Component Coupled산법、ANN산법、조집방법상비교，본문산법구유교고적예측정도。
