【摘 要】
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首先构造结构域的距离矩阵灰度图像;其次建立典型二级结构的距离函数,并分析所呈现的灰度模式;然后基于模板匹配和塔式分解,提出了结构域特征;最后在结构类和折叠子两个层次实施结构域分类。本方法在第一种验证策略的分类精度分别为90.7%和74.6%,使用第二种验证策略的为93.8%和78.7%。相比其他方法,具有更高分类精度和更低的特征维数,说明本方法更有效。
【机 构】
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西北工业大学生命学院,西北工业大学计算机学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60872145）, 博士后科学基金特别资助项目（201104682）, 香江学者计划资助项目, 西北工业大学基础研究项目（JC201164）,西北工业大学翱翔之星计划资助项目
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首先构造结构域的距离矩阵灰度图像;其次建立典型二级结构的距离函数,并分析所呈现的灰度模式;然后基于模板匹配和塔式分解,提出了结构域特征;最后在结构类和折叠子两个层次实施结构域分类。本方法在第一种验证策略的分类精度分别为90.7%和74.6%,使用第二种验证策略的为93.8%和78.7%。相比其他方法,具有更高分类精度和更低的特征维数,说明本方法更有效。
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