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介绍了构造性机器学习方法——覆盖算法在蛋白质二级结构预测中的应用。相比普通的神经网络，这种方法直观且运算简单，对训练样本可100％识别。同时，考虑到同源家族的结构应该比单条序列结构预测更准确，采用了基于概率的Profile编码方式，相比以往的预测方法，具有更好的稳定性和精确性。
Profile覆盖算法在蛋白质二级结构预测中的应用
【摘 要】
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介绍了构造性机器学习方法——覆盖算法在蛋白质二级结构预测中的应用。相比普通的神经网络，这种方法直观且运算简单，对训练样本可100％识别。同时，考虑到同源家族的结构应该比单
【机 构】
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安徽大学数学与计算科学学院,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【出 处】
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计算机技术与发展
【发表日期】
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2007年9期
【基金项目】
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国家自然科学基金（60475017）,安徽省自然科学基金（050420208）,安徽省高校省级自然科学研究基金（2006KJ244B）,安徽大学人才队伍建设基金
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