用广义选择性神经网络集成预测MHC-Ⅱ分子结合肽

• 作者: 胡桂武
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 选择性神经网络 微分进化算法 MHC
• 年，卷（期）: 2008,（18）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 9-11,63
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.06
• 字数: 4321字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2008.18.003

摘要

MHC Ⅱ类分子结合肽的预测对于免疫研究和疫苗设计非常重要,然而其结合肽长度的可变性等原因使其预测变得极为困难,提出了一种基于广义选择性神经网络集成的MHC Ⅱ分子结合肽预测算法,该算法是一种双层集成模型.第一层是用微分进化算法去生成初始神经网络集成池,第二层是从初始神经网络集成池中选择部分组成最终的神经网络集成.实验结果表明广义选择性神经网络集成比传统的选择性神经网络有更好的泛化性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	胡桂武	广东商学院数学与计算科学系	42	178	7.0	11.0