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基于扩展的Markov逻辑网的蛋白质beta结构关联预测方法研究
1
作者
熊忠阳
万文为
+1 位作者
张玉芳
刘君
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第4期1216-1219,1255,共5页
传统机器学习方法在蛋白质关联图预测中要求满足独立一致性的条件,为了克服传统机器学习独立一致性假设,并且利用关联残基之间的规则约束,提出一种基于扩展的Markov逻辑网的蛋白质beta关联预测方法,该方法能够利用Markov统计关系学习框...
传统机器学习方法在蛋白质关联图预测中要求满足独立一致性的条件,为了克服传统机器学习独立一致性假设,并且利用关联残基之间的规则约束,提出一种基于扩展的Markov逻辑网的蛋白质beta关联预测方法,该方法能够利用Markov统计关系学习框架来实现蛋白质beta结构关联预测。实验结果表明,利用该方法能够获得较好的beta关联预测效果,实验预测精度能够达到45.91%,较BetaPro能提高8%,是随机预测精度的14倍。
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关键词
MARKOV逻辑网
蛋白质关联预测
beta-残基
神经网络
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职称材料
基于带偏差递归神经网络蛋白质关联图的预测
被引量：
1
2
作者
刘桂霞
于哲舟
周春光
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期265-270,共6页
针对BP神经网络在学习速度方面的不足,在Jordan和Elman网络结构的基础上,提出一种带偏差单元的递归网络模型,根据BP算法推导出该网络模型的权系数调整规则,并应用该网络模型进行了蛋白质关联图预测的仿真分析.结果表明,该网络模型的收...
针对BP神经网络在学习速度方面的不足,在Jordan和Elman网络结构的基础上,提出一种带偏差单元的递归网络模型,根据BP算法推导出该网络模型的权系数调整规则,并应用该网络模型进行了蛋白质关联图预测的仿真分析.结果表明,该网络模型的收敛速度比一般BP网络有很大提高,具有一定的实用性.
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关键词
蛋白质
关联
图
预测
人工神经网络
带偏差递归神经网络
疏水性
二级结构
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职称材料
基于激光解析技术在蛋白质关联图预测问题数据集不均衡的研究
3
作者
刘君
宋志坚
《激光杂志》
北大核心
2015年第6期114-117,共4页
随着融合了激光解析等新技术的蛋白质自动测序技术发展,蛋白质序列越来越容易获得,如何通过蛋白质序列预测其结构成为重要研究问题。蛋白质关联图预测是蛋白质三级结构预测的中间步骤,是典型的数据集极度不均衡的分类问题,非关联类别数...
随着融合了激光解析等新技术的蛋白质自动测序技术发展,蛋白质序列越来越容易获得,如何通过蛋白质序列预测其结构成为重要研究问题。蛋白质关联图预测是蛋白质三级结构预测的中间步骤,是典型的数据集极度不均衡的分类问题,非关联类别数据远远多于关联类别数据。与文本分类等问题不同,蛋白质关联图预测问题的特征维数不高,因而不能从特征选择上进行数据集优化。为了有效减少多数类样本的规模,提出结合聚类的数据下采样预处理方法,使关联和非关联类别的分布趋于平衡。实验表明,支持向量机方法在优化后的蛋白质数据集可以有效实现数据分类。
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关键词
激光
蛋白质
关联
图
预测
不均衡数据集
下采样
聚类
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职称材料
题名
基于扩展的Markov逻辑网的蛋白质beta结构关联预测方法研究
1
作者
熊忠阳
万文为
张玉芳
刘君
机构
重庆大学计算机学院
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012年第4期1216-1219,1255,共5页
基金
中央高校研究生科技创新基金资助项目(CDJXS11181163)
重庆市自然科学基金资助项目(CSTC 2008BB2191)
文摘
传统机器学习方法在蛋白质关联图预测中要求满足独立一致性的条件,为了克服传统机器学习独立一致性假设,并且利用关联残基之间的规则约束,提出一种基于扩展的Markov逻辑网的蛋白质beta关联预测方法,该方法能够利用Markov统计关系学习框架来实现蛋白质beta结构关联预测。实验结果表明,利用该方法能够获得较好的beta关联预测效果,实验预测精度能够达到45.91%,较BetaPro能提高8%,是随机预测精度的14倍。
关键词
MARKOV逻辑网
蛋白质关联预测
beta-残基
神经网络
Keywords
Markov logic network
protein contact prediction
beta-residue
neural network
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP319 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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职称材料
题名
基于带偏差递归神经网络蛋白质关联图的预测
被引量：
1
2
作者
刘桂霞
于哲舟
周春光
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期265-270,共6页
基金
国家自然科学基金重大项目基金(批准号:60433020)
国家自然科学基金(批准号:6017502460773095)
文摘
针对BP神经网络在学习速度方面的不足,在Jordan和Elman网络结构的基础上,提出一种带偏差单元的递归网络模型,根据BP算法推导出该网络模型的权系数调整规则,并应用该网络模型进行了蛋白质关联图预测的仿真分析.结果表明,该网络模型的收敛速度比一般BP网络有很大提高,具有一定的实用性.
关键词
蛋白质
关联
图
预测
人工神经网络
带偏差递归神经网络
疏水性
二级结构
Keywords
prediction of protein contact maps
artificial neural network
deviation units recurrence neural network
hydrophobicity
secondary structure
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于激光解析技术在蛋白质关联图预测问题数据集不均衡的研究
3
作者
刘君
宋志坚
机构
重庆交通大学信息科学与工程学院
出处
《激光杂志》
北大核心
2015年第6期114-117,共4页
基金
重庆市科委自然科学基金计划(cstc2011jj A10054)
文摘
随着融合了激光解析等新技术的蛋白质自动测序技术发展,蛋白质序列越来越容易获得,如何通过蛋白质序列预测其结构成为重要研究问题。蛋白质关联图预测是蛋白质三级结构预测的中间步骤,是典型的数据集极度不均衡的分类问题,非关联类别数据远远多于关联类别数据。与文本分类等问题不同,蛋白质关联图预测问题的特征维数不高,因而不能从特征选择上进行数据集优化。为了有效减少多数类样本的规模,提出结合聚类的数据下采样预处理方法,使关联和非关联类别的分布趋于平衡。实验表明,支持向量机方法在优化后的蛋白质数据集可以有效实现数据分类。
关键词
激光
蛋白质
关联
图
预测
不均衡数据集
下采样
聚类
Keywords
Laser
Protein contacts map prediction
Imbalanced data
Under-sampling
Cluster
分类号
Q51 [生物学—生物化学]
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于扩展的Markov逻辑网的蛋白质beta结构关联预测方法研究
熊忠阳
万文为
张玉芳
刘君
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2012
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于带偏差递归神经网络蛋白质关联图的预测
刘桂霞
于哲舟
周春光
《吉林大学学报（理学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2008
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于激光解析技术在蛋白质关联图预测问题数据集不均衡的研究
刘君
宋志坚
《激光杂志》
北大核心
2015
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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