【摘 要】
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由于蛋白质的多样性及其结构的复杂性,采用传统按照属性简单线性组合的函数方法难以实现正确分类。图核方法则为此提供了一个解决方案,通过图核方式将蛋白质具有的结构信息提
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由于蛋白质的多样性及其结构的复杂性,采用传统按照属性简单线性组合的函数方法难以实现正确分类。图核方法则为此提供了一个解决方案,通过图核方式将蛋白质具有的结构信息提取出来,将两图的相似性比较转化为两图各顶点之间匹配度的比较。提出混合矩阵的点边相似核,将图的邻接矩阵看作各顶点样本向量,通过寻找两图最相似的顶点对进行核值计算。此外,还提出将图核与神经网络相结合,利用神经网络良好的分类性能提高分类准确率。实验结果表明,采用该方法比原有方法的分类准确率提高了15%~30%。
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