優(yōu)化多核SVM的蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測
發(fā)布時間:2025-03-15 00:03
蛋白質(zhì)序列的不同特征提取方式對蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)分類有很大的影響。為更好地表達蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)信息,基于特征融合思想構(gòu)建特征向量,并使用一種基于多核支持向量機的方法,以多個核函數(shù)的線性加權(quán)代替?zhèn)鹘y(tǒng)的單一核函數(shù),在對多類特征進行整合后構(gòu)造SimpleMKL分類模型;利用梯度下降法迭代求解核函數(shù)的權(quán)值系數(shù),并校準核函數(shù)參數(shù)和不同特征表達的融合效果。實驗結(jié)果表明,該方法提高了蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)分類精度,在分類精度方面有明顯優(yōu)勢,有助于準確預(yù)測蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)。
【文章頁數(shù)】:4 頁
【文章目錄】:
1 蛋白質(zhì)序列的特征提取
2 多核SVM分類模型
3 實驗
3.1 實驗數(shù)據(jù)
3.2 實驗環(huán)境
3.3 參數(shù)設(shè)置
3.4 評價指標
3.5 實驗結(jié)果分析
4 結(jié)語
本文編號:4034828
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1 蛋白質(zhì)序列的特征提取
2 多核SVM分類模型
3 實驗
3.1 實驗數(shù)據(jù)
3.2 實驗環(huán)境
3.3 參數(shù)設(shè)置
3.4 評價指標
3.5 實驗結(jié)果分析
4 結(jié)語
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