优化多核SVM的蛋白质二级结构预测

刘斌; 温雪岩

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cqvip:蛋白质序列的不同特征提取方式对蛋白质结构分类有很大的影响。为更好地表达蛋白质结构信息,基于特征融合思想构建特征向量,并使用一种基于多核支持向量机的方法,以多个核函数的线性加权代替传统的单一核函数,在对多类特征进行整合后构造SimpleMKL分类模型;利用梯度下降法迭代求解核函数的权值系数,并校准核函数参数和不同特征表达的融合效果。实验结果表明,该方法提高了蛋白质二级结构分类精度,在分类精度方面有明显优势,有助于准确预测蛋白质的二级结构。

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来源
《现代电子技术》 |2020年第8期|139-142|共4页
作者
刘斌; 温雪岩;
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作者单位

陕西科技大学电子信息与人工智能学院陕西西安 710021;

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正文语种 chi
中图分类 TN911-34;
关键词
蛋白质; 二级结构预测; 多核支持向量机; 特征提取; 特征融合; 线性加权;

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