【摘 要】
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支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习算法,它比基于经验风险原理的神经网络学习算法具有更强的理论依据和更好的泛化性能.目前,SVM算法在模式识别、回归估计
【机 构】
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同济大学,化学系,上海,200092
【出 处】
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中国化学会第九届分析化学年会暨全国原子光谱学术会议
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支持向量机(SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习算法,它比基于经验风险原理的神经网络学习算法具有更强的理论依据和更好的泛化性能.目前,SVM算法在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面都有应用.本文基于蛋白质的一级结构,根据蛋白质对的序列信息,用SVM的算法对蛋白质对进行分类,区分相互作用的蛋白质对与不相互作用的蛋白质对,寻找其中的规律.并利用这些规律对未知的蛋白质数据进行很好的分类,推断蛋白质相互作用与否.该方法能扩展传统实验方法的预测范围,并进行有价值的补充.
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