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基于SVM的蛋白质二级结构预测方法的研究
  • ISSN号：1000-1239
  • 期刊名称：《计算机研究与发展》
  • 时间：0
  • 分类：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：[1]河北大学电子信息工程学院,保定,071002 河北大学图书馆,保定,071002 河北大学电子信息工程学院,保定,071002 河北大学电子信息工程学院,保定,071002
  • 相关基金：国家自然科学基金项目(60573069);河北省自然科学基金项目(A2005000087);河北省教育厅科研计划基金项目(Z2004302)
作者： 李昆仑[1], 崔丽娟[1], 张伟[1], 戴运娜[1]
关键词： 大规模数据问题, 支持向量机, 固定长度字符串核, 蛋白质二级结构预测
中文摘要：

应用计算智能方法分析,有效地处理现实世界中的大规模数据,是当今人工智能、机器学习等领域所追求的目标之一.简单综述了SVM用于处理大规模数据方法的发展现状,并针对蛋白质结构预测中数据量庞大、数据维数过高等问题,提出了SVM基于分解算法的蛋白质二级结构预测的实现方法,并应用固定长度的字符串核对多类分类SVM算法进行了改进.实验表明,该方法是行之有效的.

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期刊信息
  • 《计算机研究与发展》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院计算技术研究所
  • 主编：徐志伟
  • 地址：北京市科学院南路6号中科院计算所
  • 邮编：100190
  • 邮箱：crad@ict.ac.cn
  • 电话：010-62620696 62600350
  • 国际标准刊号：ISSN：1000-1239
  • 国内统一刊号：ISSN：11-1777/TP
  • 邮发代号:2-654
  • 获奖情况:
  • 2001-2007百种中国杰出学术期刊，2008中国精品科...,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊（2004版）,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）,中国北大核心期刊（2000版）
  • 被引量:40349