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运用加入竞争层的BP网络,研究了基于蛋白质二级结构内容的域结构类预测问题.在BP网络中嵌入一竞争,层显著提高了网络预测性能.仅使用了一个小的训练集和简单的网络结构,获得了很高的预测精度:自支持精度97.62%,jack-knife测试精度97.62%,及平均外推精度90.74%.在建立更完备的域结构类特征向量和更有代表性的训练集的基础上,所述方法将为蛋白质域结构分类领域提供新的分类基准.