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《大连理工大学生物医学工程学术论文集(第2卷)》2005年
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基于改进的神经网络方法预测CTL表位

刘涛  宋哲  刘伟  
【摘要】:由于实验上细胞毒性T细胞(cytotoxicity T lymphocytek,CTL)表位预测方法操作繁琐且费时费力耗资大,因此各种CTL表位的理论预测方法应运而生,人工神经网络方法就是主要的一种。本文介绍了基于神经网络的CTL表位预测模型,作出附加动量项和自适应学习率等两点改进。结果表明:改进后的模型具有训练快,预测准的特点。文章利用大量的表位数据进行了训练预测,给出了本模型的性能数据并计算得到的一套最优的参数。通过与已有结果的比较,表明该模型对预测CTL表位能给出更为满意的结果。

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