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应用BP神经网络预测蛋白质的二级结构

杨惠云  田心  
【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。

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