基于神经网络集成的蛋白质二级结构预测模型

摘要：

为了提高蛋白质二级结构预测精度,本文尝试采用一种基于串联BP网络集成的二级结构预测模型.首先根据二级结构是由其一级序列决定以及神经网络输出之间具有相关性,采用串联BP作为集成的子网络分类器,在训练过程中采用"剪枝法"和"早停"来防止过拟合.其次为增加网络的差异度,利用bagging方法对样本重采样并加入随机噪声.把单独训练的具有一定差异度的5个子网络利用相对多数"投票规则"进行整合.以RS126中的90个蛋白质共15 377个氨基酸进行10倍率交叉验证,仿真结果表明此网络集成可以较好地对二级结构进行分类.

关键词：神经网络集成、串联BP、二级结构

所属期刊栏目：23

分类号：TP181(自动化基础理论)

在线出版日期：2007-03-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：959-962