结合支持向量机和贝叶斯方法进行蛋白质二级结构预测

• 作者: 于家新 刘文远 王宝文 王水星
• 来源期刊: 生物信息学
• 学科: 生物学
• 关键词: 蛋白质二级结构 支持向量机 贝叶斯方法
• 年，卷（期）: 2010,（1）
• 页码范围: 75-77,81
• 页数: 4页
• 分类号: Q518.1
• 字数: 3206字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-5565.2010.01.018

摘要

组建一个分两个阶段的分类器来进行蛋白质二级结构预测.第一阶段由支持向量机分类器组成,在第二阶段中使用第一阶段已预测的结果来进行贝叶斯判别.预测性能的改进表明了结合支持向量机和贝叶斯方法预测性能优越于单独使用支持向量机的预测性能.同时也证明残基在形成二级结构时是相互影响的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘文远	燕山大学信息科学与工程学院	154	739	14.0	19.0
2	王宝文	燕山大学信息科学与工程学院	54	237	8.0	12.0
3	于家新	燕山大学信息科学与工程学院	7	28	4.0	5.0
4	王水星	燕山大学信息科学与工程学院	2	3	1.0	1.0