【摘 要】
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支持向量机对于小数据集的训练预测效果比较好,而且支持向量机适合解决线性不可分的情况.因此用支持向量机进行蛋白质二级结构预测是一个比较有发展的方法.蛋白质二级结构预
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支持向量机对于小数据集的训练预测效果比较好,而且支持向量机适合解决线性不可分的情况.因此用支持向量机进行蛋白质二级结构预测是一个比较有发展的方法.蛋白质二级结构预测中比较重要的一个技术就是编码.神经网络预测系统PHD中提出采用中心编码技术.但是PHD方法的实际预测结构可能出现比较明显的错误,也就是现实世界中不存在的结构,即单残基螺旋片断.出现这种情况的原因是由于中心编码只是考虑单残基结构.针对这一问题,我们提出了一种新的编码方法——片断编码.片断编码不是以中心残基作为编码对象,而是以整个二级结构片断作为编码对象.根据我们采用的片断编码方法,我们又提出了一种片断积分预测方法,实验结果表明片断积分方法得到的预测结果并不理想,但是片断积分的方法得到的得分矩阵是一个很有用的结构信息.因此我们提出了将片断编码和中心编码相结合的后处理方法.我们提出的后处理方法的主要思想是将片断编码预测的得分矩阵作为结构倾向因子.主要的预测工作由中心编码完成,我们用结构倾向因子来纠正预测中出现的显著错误.实验表明这种方法可以提高预测的正确率.
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