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改进Madaline学习算法预测蛋白质二级结构

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

     

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