【摘要】：本文建立了由输入层、隐含层和输出层组成的BP神经网络,应用126条相似性小于40％的蛋白序列训练网络,然后输入同一来源的20条序列对网络的有效性进行检测。结果表明,对a螺旋 H和无规则卷曲C的预测精度较高,当输入窗口分别为9、13、17,隐含层神经元个数为91、131、 171,网络对H、C的预测分别达到67．79％、65．84％,55．18％、68．46％,55．34％、67．43％的正确率。优化窗口大小及隐含层的神经元个数可以提高神经网络的判别精度。