优化多核SVM的蛋白质二级结构预测

• 作者: 刘斌 温雪岩
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 蛋白质 二级结构预测 多核支持向量机 特征提取 特征融合 线性加权
• 年，卷（期）: 2020,（8）
• 所属期刊栏目: 前沿交叉科学
• 页码范围: 139-142
• 页数: 4页
• 分类号: TN911-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.08.036

摘要

蛋白质序列的不同特征提取方式对蛋白质结构分类有很大的影响.为更好地表达蛋白质结构信息,基于特征融合思想构建特征向量,并使用一种基于多核支持向量机的方法,以多个核函数的线性加权代替传统的单一核函数,在对多类特征进行整合后构造SimpleMKL分类模型;利用梯度下降法迭代求解核函数的权值系数,并校准核函数参数和不同特征表达的融合效果.实验结果表明,该方法提高了蛋白质二级结构分类精度,在分类精度方面有明显优势,有助于准确预测蛋白质的二级结构.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘斌	陕西科技大学电子信息与人工智能学院	53	113	5.0	9.0
2	温雪岩	陕西科技大学电子信息与人工智能学院	1	0	0.0	0.0