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基于SAPSO-LSSVM的蛋白质模型质量评估
  • ISSN号：1001-3695
  • 期刊名称：《计算机应用研究》
  • 时间：0
  • 分类：TP301.6[自动化与计算机技术—计算机系统结构;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构：河南师范大学计算机与信息工程学院,河南新乡453007
  • 相关基金：国家自然科学基金资助项目（61173071）河南省高校创新人才支持计划项目（2012HASTIT011）
作者： 王鲜芳, 张悦, 王俊美
关键词： 蛋白质, 模型质量, LS-SVM, 模拟退火粒子群, 参数优化
中文摘要：

针对传统蛋白质模型质量评估没有考虑同源信息的问题,提出了一种基于LS-SVM评估蛋白质模型质量的方法.综合模扭退火（simulated annealing,SA）算法跳出局部最优解和粒子群（particle swarm optimization,PS0）算法收敛速度快的特点,提出了模拟退火粒子群（SAPSO）算法.利用SAPSO算法来优化LS-SVM参数C和Y最后得到最优模型来评估蛋白质模型质量.实验结果表明,经SAPSO优化LS-SVM参数所得到的模型评估预测误差较小,且预测值更稳定.

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期刊信息
  • 《计算机应用研究》
  • 北大核心期刊（2011版）
  • 主管单位:四川省科学技术厅
  • 主办单位:四川省计算机研究院
  • 主编：刘营
  • 地址：成都市成科西路3号
  • 邮编：610041
  • 邮箱：arocmag@163.com
  • 电话：028-85210177 85249567
  • 国际标准刊号：ISSN：1001-3695
  • 国内统一刊号：ISSN：51-1196/TP
  • 邮发代号:62-68
  • 获奖情况:
  • 第二届国家期刊奖百种重点科技期刊,国内计算技术类重点核心期刊,国内外著名数据库收录期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,英国科学文摘数据库,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:60049