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一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法
被引量：
2
1
作者
曹隽喆
顾宏
贺建军
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期884-889,共6页
设计了一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法.该方法针对传统预测方法缺乏足够的实验标记数据的问题,基于主动学习策略从非实验标记蛋白质数据中主动选择有效数据,并与原有的实验标记数据共同训练预测模型,以提高基准分类器的预...
设计了一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法.该方法针对传统预测方法缺乏足够的实验标记数据的问题,基于主动学习策略从非实验标记蛋白质数据中主动选择有效数据,并与原有的实验标记数据共同训练预测模型,以提高基准分类器的预测精度.结合支持向量机分类器,该方法在病毒蛋白质独立测试集上进行了预测实验,测试结果表明,该方法能够有效地提高基准分类器的预测能力,性能优于现有的病毒蛋白质预测系统.
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关键词
生物信息学
机器学习
蛋白质亚细胞定位
非实验标记数据
主动学习
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职称材料
题名
一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法
被引量：
2
1
作者
曹隽喆
顾宏
贺建军
机构
大连理工大学控制科学与工程学院
大连民族学院信息与通信工程学院
出处
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012年第6期884-889,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61174027)
国家科技重大专项资助项目(2010ZX04007-011-5)
辽宁省自然科学基金资助项目(20102025)
文摘
设计了一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法.该方法针对传统预测方法缺乏足够的实验标记数据的问题,基于主动学习策略从非实验标记蛋白质数据中主动选择有效数据,并与原有的实验标记数据共同训练预测模型,以提高基准分类器的预测精度.结合支持向量机分类器,该方法在病毒蛋白质独立测试集上进行了预测实验,测试结果表明,该方法能够有效地提高基准分类器的预测能力,性能优于现有的病毒蛋白质预测系统.
关键词
生物信息学
机器学习
蛋白质亚细胞定位
非实验标记数据
主动学习
Keywords
bioinformatics
machine learning
protein subcellular localization
data with nonexperimental annotations
active learning
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法
曹隽喆
顾宏
贺建军
《大连理工大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2012
2
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