蛋白質序列的不同特征提取方式對蛋白質結構分類有很大的影響。為更好地表達蛋白質結構信息,基于特征融合思想構建特征向量,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造SimpleMKL分類模型;利用梯度下降法迭代求解核函數(shù)的權值系數(shù),并校準核函數(shù)參數(shù)和不同特征表達的融合效果。實驗結果表明,該方法提高了蛋白質二級結構分類精度,在分類精度方面有明顯優(yōu)勢,有助于準確預測蛋白質的二級結構。

【文章頁數(shù)】：4 頁

【文章目錄】：
1 蛋白質序列的特征提取
2 多核SVM分類模型
3 實驗
    3.1 實驗數(shù)據
    3.2 實驗環(huán)境
    3.3 參數(shù)設置
    3.4 評價指標
    3.5 實驗結果分析
4 結語



本文編號：4034828