BP和概率神经网络预测微生物热稳定性的比较

摘要：

微生物的热稳定性与代谢网络的拓扑特征之间存在着密切的关系.分析了460个微生物的22个代谢网络拓扑特征,分别利用BP神经网络和概率神经网络建立分类模型,以比较两种算法预测微生物热稳定性的效果.通过分析隐层数目和扩展常数对分类效果的影响发现,相对于BP神经网络,简单易用、稳定性好的概率神经网络更适合于从代谢网络特征角度预测微生物的热稳定性.当耐热菌与常温菌数比例为1∶1、扩展常数为0.09时,概率神经网络对常温菌、耐热菌的预测率分别为72.83％和82.61％.预测率也表明,聚集系数、介数等代谢网络拓扑特征影响着微生物的热稳定性.

关键词：BP神经网络、概率神经网络、代谢网络拓扑特征、热稳定性预测

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分类号：TP183(自动化基础理论)

资助基金：国家自然科学基金项目21001053;中央高校基本科研业务专项基金项目JUSRP11126

在线出版日期：2013-01-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：637-641