Oian基于神经网络的蛋白质序列分类研究

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【摘要】

：

提出了基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的BP神经网络对蛋白质序列进行家族分类的新方法.该方法采用二肽含量对蛋白质序列进行特征提取,根据影响因子评价特征的相对重要性,用

【作者】

：

陈传波李滔

【机构】

：

华中科技大学计算机学院

【出处】

：

小型微型计算机系统

【发表日期】

：

2005年4期

【关键词】

：

蛋白质序列分类神经网络 LEVENBERG-MARQUARDT算法 protein sequences classification neural netwo

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提出了基于Levenberg-Marquardt(LM)算法的BP神经网络对蛋白质序列进行家族分类的新方法.该方法采用二肽含量对蛋白质序列进行特征提取,根据影响因子评价特征的相对重要性,用改进的BP神经网络LM优化算法构造一个三层人工神经网络.通过对PIR数据库中三类家族的学习,该网络对未知蛋白质序列分类的准确率分别达到了98.9%,98.1%,97.8%.

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