BP和概率神经网络预测微生物热稳定性的比较

• 作者: 丁彦蕊 徐星宇 须文波
• 来源期刊: 江南大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: BP神经网络 概率神经网络 代谢网络拓扑特征 热稳定性预测
• 年，卷（期）: 2012,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与控制工程
• 页码范围: 637-641
• 页数: 5页
• 分类号: TP183
• 字数: 4109字
• 语种: 中文

摘要

微生物的热稳定性与代谢网络的拓扑特征之间存在着密切的关系.分析了460个微生物的22个代谢网络拓扑特征,分别利用BP神经网络和概率神经网络建立分类模型,以比较两种算法预测微生物热稳定性的效果.通过分析隐层数目和扩展常数对分类效果的影响发现,相对于BP神经网络,简单易用、稳定性好的概率神经网络更适合于从代谢网络特征角度预测微生物的热稳定性.当耐热菌与常温菌数比例为1∶1、扩展常数为0.09时,概率神经网络对常温菌、耐热菌的预测率分别为72.83％和82.61％.预测率也表明,聚集系数、介数等代谢网络拓扑特征影响着微生物的热稳定性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	须文波	江南大学物联网工程学院	409	3078	23.0	34.0
2	丁彦蕊	江南大学物联网工程学院	51	266	9.0	14.0
3	徐星宇	江南大学物联网工程学院	1	2	1.0	1.0