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选取可压缩性、LZ复杂度等特征值,将它们和20种氨基酸属性Ca,K^0,Pβ,Ra,ΔASA,PI,Ht,Mμ,Esm进行组合,表征蛋白质序列.建立多元核非线性回归模型,用核非线性回归模型计算了83个蛋白质的折叠速率预测值.由Jack-knife检验方法得知在不同的结构中不同组合特征值与相应折叠速率有较好的相关性.实验结果表明：多元核非线性回归模型其预测精度及可行性高于线性回归模型,计算复杂度低和方便易操作等优点,具有良好的应用前景.