改进的新BRNN网络集成及其二级结构预测的研究

• 作者: 左瑞娟 林丽玉 黄高昂
• 来源期刊: 计算机与应用化学
• 学科: 工学
• 关键词: BRNN 神经网络集成 二级结构
• 年，卷（期）: 2008,（8）
• 页码范围: 981-984
• 页数: 4页
• 分类号: TP181
• 字数: 4026字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-4160.2008.08.015

摘要

为提高二级结构预测精度,试用神经网络集成法预测.针对BRNN网络结构复杂、收敛时间长、参数多的缺点,本文提出一种改进的新BRNN网络,删除BRNN左、右子网络的隐层,直接将输入连接到状态层,并采用BP改进算法中的弹性算法训练.以90条蛋白质序列共15 377个氨基酸交叉验证,仿真结果表明新网络可以有效地缩短收敛时间,新BRNN集成预测二级结构效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	左瑞娟	福建师范大学软件学院	16	26	3.0	4.0
2	林丽玉	福建师范大学软件学院	15	76	3.0	8.0
3	黄高昂	福建师范大学软件学院	3	19	2.0	3.0