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蛋白质二级结构预测问题,是生物信息学领域中最为重要的任务之一,历经三十多年的研究,已取得了一些进展,尤其是近来集成预测模型与混合预测模型的引入,为预测精度带来了一定程度的提高,然而其离从二级结构推导三级结构的目标,仍然存在很大差距。为了有效提高蛋白质二级结构预测精度,以KDTICM理论的扩展性研究与KDD*模型为基础,使用基于KDD*模型的关联分析蛋白质二级结构预测方法KAAPRO,提出一种基于支持度与可信度的复杂距离度量的CBA(classification based on associatio