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基于SVM的蛋白质二级结构预测方法的研究
1
作者
李昆仑
崔丽娟
+1 位作者
张伟
戴运娜
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第z2期319-322,共4页
应用计算智能方法分析,有效地处理现实世界中的大规模数据,是当今人工智能、机器学习等领域所追求的目标之一.简单综述了SVM用于处理大规模数据方法的发展现状,并针对蛋白质结构预测中数据量庞大、数据维数过高等问题,提出了SVM基于分...
应用计算智能方法分析,有效地处理现实世界中的大规模数据,是当今人工智能、机器学习等领域所追求的目标之一.简单综述了SVM用于处理大规模数据方法的发展现状,并针对蛋白质结构预测中数据量庞大、数据维数过高等问题,提出了SVM基于分解算法的蛋白质二级结构预测的实现方法,并应用固定长度的字符串核对多类分类SVM算法进行了改进.实验表明,该方法是行之有效的.
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关键词
大规模数据问题
支持向量机
固定长度字符串核
蛋白质二级结构预测
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职称材料
题名
基于SVM的蛋白质二级结构预测方法的研究
1
作者
李昆仑
崔丽娟
张伟
戴运娜
机构
河北大学电子信息工程学院
出处
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007年第z2期319-322,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60573069)
河北省自然科学基金项目(A2005000087)
河北省教育厅科研计划基金项目(Z2004302)
文摘
应用计算智能方法分析,有效地处理现实世界中的大规模数据,是当今人工智能、机器学习等领域所追求的目标之一.简单综述了SVM用于处理大规模数据方法的发展现状,并针对蛋白质结构预测中数据量庞大、数据维数过高等问题,提出了SVM基于分解算法的蛋白质二级结构预测的实现方法,并应用固定长度的字符串核对多类分类SVM算法进行了改进.实验表明,该方法是行之有效的.
关键词
大规模数据问题
支持向量机
固定长度字符串核
蛋白质二级结构预测
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SVM的蛋白质二级结构预测方法的研究
李昆仑
崔丽娟
张伟
戴运娜
《计算机研究与发展》
EI
CSCD
北大核心
2007
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