改进Madaline学习算法预测蛋白质二级结构

基金项目: 江苏省自然科学基金

ApplicationofImprovedMadalineinPredictingtheSecondaryStructureofProtein

摘要: 通过对Ｍａｄａｌｉｎｅ深入研究，同时结合蛋白质一级结构由局部编码方案获得的输入输出编码的特性，对Ｍａｄａｌｉｎｅ网络作了改进：删除了训练和预测过程中的部分乘法和加法运算以缩短训练学习和预测时间；以非线性作用函数代替原来的线性作用函数以提高其预测精度。通过对３１个蛋白质共５７２０个氨基酸残基的训练学习，预测了９个蛋白质共１０９１个氨基酸残基，结果表明：与经典Ｍａｄａｌｉｎｅ网络相比，改进Ｍａｄａｌｉｎｅ的训练学习速度提高了１４倍；其平均精度也由原来的６０．６１％提高到６３．０５％，且高于文献值的平均预测精度
- 改进Madaline网络 /
- 蛋白质二级结构预测 /
- 神经网络
- ImprovedMadaline /
- Predictionofthesecondarystructureofprotein /
- NeuralNetwork