基于SVM的蛋白质二级结构预测方法的研究

来源 :计算机研究与发展 | 被引量 : 0次 | 上传用户：mnjhkiuu

【摘要】

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应用计算智能方法分析,有效地处理现实世界中的大规模数据,是当今人工智能、机器学习等领域所追求的目标之一.简单综述了SVM用于处理大规模数据方法的发展现状,并针对蛋白质

【作者】

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李昆仑崔丽娟张伟戴运娜

【机构】

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河北大学电子信息工程学院

【出处】

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计算机研究与发展

【发表日期】

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2007年z2期

【关键词】

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大规模数据问题支持向量机固定长度字符串核蛋白质二级结构预测

【基金项目】

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国家自然科学基金项目(60573069),河北省自然科学基金项目(A2005000087),河北省教育厅科研计划基金项目(Z2004302)

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应用计算智能方法分析,有效地处理现实世界中的大规模数据,是当今人工智能、机器学习等领域所追求的目标之一.简单综述了SVM用于处理大规模数据方法的发展现状,并针对蛋白质结构预测中数据量庞大、数据维数过高等问题,提出了SVM基于分解算法的蛋白质二级结构预测的实现方法,并应用固定长度的字符串核对多类分类SVM算法进行了改进.实验表明,该方法是行之有效的.

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