【摘 要】
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设计了一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法.该方法针对传统预测方法缺乏足够的实验标记数据的问题,基于主动学习策略从非实验标记蛋白质数据中主动选择有效数据,并
【机 构】
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大连理工大学控制科学与工程学院,大连民族学院信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61174027）, 国家科技重大专项资助项目（2010ZX04007-011-5）, 辽宁省自然科学基金资助项目（20102025）
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设计了一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法.该方法针对传统预测方法缺乏足够的实验标记数据的问题,基于主动学习策略从非实验标记蛋白质数据中主动选择有效数据,并与原有的实验标记数据共同训练预测模型,以提高基准分类器的预测精度.结合支持向量机分类器,该方法在病毒蛋白质独立测试集上进行了预测实验,测试结果表明,该方法能够有效地提高基准分类器的预测能力,性能优于现有的病毒蛋白质预测系统.
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