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《第九届全国计算(机)化学学术会议论文摘要集》2007年
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基于遗传算法和支持向量机预测蛋白质结构类

李占潮  陈超  周喜斌  邹小勇  
【摘要】:本文将遗传算法与支持向量机相结合预测蛋白质结构类,jackknife 交叉验证表明当前的方法不仅能获得高的分类精度,而且也能够得到表达蛋白质一级序列的最优特征子集, 从而进一步研究蛋白质的折叠机理。支持向量机是由 Vapnik 等发明的一种基于统计学习的机器学习系统,相对于其它机器学习系统而言,支持向量机有许多优异的特性。但是在支持向量机的研究中,有两个关键问题需要解决:第一个是最优特征子集的选择;第二个是支持向量机的参数选择。针对以上问题,我们采用改进的遗传算法优化支持向量机的参数和特征子集,从而进行蛋白质结构类预测。

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