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基于集成学习的神经网络对小RNA的预测
  • ISSN号：1671-3559
  • 期刊名称：济南大学学报(自然科学版)
  • 时间：2012.11.11
  • 页码：1-4
  • 分类：TP183[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构：[1]济南大学信息科学与工程学院
  • 相关基金：国家自然科学基金(61070130)
  • 相关项目：基于比较基因组学和计算智能的禾本科牧草功能基因的发掘和表达调控研究
作者： 林云光|陈月辉|
关键词： 小RNA, 人工神经网络, 集成学习, 粒子群优化算法
中文摘要：

通过计算智能的方法,即粒子群算法优化的前向人工神经网络和集成神经网络来预测小RNA。从小RNA前体序列中提取36维特征用于训练神经网络模型,利用训练好的模型分别对阳性和阴性小RNA数据集进行测试,预测平均精度达到90%以上,并且通过集成神经网络的方法取得了更高的精度。实验结果表明,利用集成神经网络建模进行小RNA的预测是一条行之有效的途径。

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期刊论文 31 会议论文 21
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期刊信息
  • 《济南大学学报：自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:山东省教育厅
  • 主办单位:济南大学
  • 主编：杜斌
  • 地址：济南市南辛庄西路336号
  • 邮编：250022
  • 邮箱：sdjc@ujn.edu.cn
  • 电话：0531-82765454
  • 国际标准刊号：ISSN：1671-3559
  • 国内统一刊号：ISSN：37-1378/N
  • 邮发代号:
  • 获奖情况:
  • 2006、2010年获中国高校优秀科技期刊奖,2004、2009年获全国高校科技期刊优秀编辑出版质量奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘（网络版）,美国剑桥科学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2008版）,中国北大核心期刊（2011版）,中国北大核心期刊（2014版）
  • 被引量:4142