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蛋白质结构的预测在理解蛋白质结构组成和蛋白质的生物学功能有重要意义,而蛋白质二级结构预测是蛋白质结构预测的重要环节。当PSSM位置特异性进化矩阵被广泛应用于将蛋白质初级结构序列编码作为输入样本后,每个残基可以被表示成二维空间的数据平面,由此文中尝试利用卷积神经网络对其进行训练。文中还设计了另一种卷积神经网络,利用长短记忆网络感知了CNN最后卷积特征面的横向特征和纵向特征后连同卷积神经网络的全连接共同完成分类,最后用ensemble方法对两类卷积神经网络模型进行了整合,最终ensemble方法中包含两类卷积神经网络的六个模型,在CB513蛋白质数据集测得的Q3结果为77.2。 相似文献
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基于31P磁共振波谱图(31Phosphorus Magnetic Resonance Spectroscopy,31P-MRS)对肝脏数据进行诊断,共分为三种类型:肝癌,肝硬化和正常肝。本文在线性分类器分类前先用遗传算法进行特征选择,选择出最优特征子集。实验中,用线性分类器分别对经过遗传算法特征选择后的最优特征子集分类和对提取的全波谱数据进行分类。实验结果证明,前者方法不仅明显提高了分类的准确率,而且减少了分类器运行的时间,其中31P-MR波谱对活体肝细胞癌的诊断正确率从62.50%提高到89.35%。 相似文献
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