李伟
- 作品数：3 被引量：18H指数：2
- 供职机构：济南大学信息科学与工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 利用BP神经网络预测蛋白质三级结构被引量：5
- 2009年
- 在已知的蛋白质结构研究方法基础上,提出将多分类问题转化成一对多的二分类问题,来预测蛋白质的未知结构。训练多个单分类器进行分类;选用后向传播(Back Propagation,BP)神经网络作为分类预测模型;以伪氨基酸作为网络输入特征;选用Chou提出的蛋白质数据集;实验数据采用全交叉验证(Jackknife)。结果表明:此法能够提高蛋白质三级结构预测的准确率。
- 蔡娜娜陈月辉李伟
- 关键词：后向传播神经网络
- 均衡数据法提高蛋白质二级结构预测被引量：2
- 2009年
- 传统蛋白质二级结构预测,由于氨基酸序列中三种结构数量的差异,易造成不均衡训练,使得对三种结构的预测准确率差别较大。为改善这种缺陷,受装袋原理的启发,对传统方法进行改进,缩小训练时三种结构数量的差距。在实验中,采用数据集CB396,结果表明该方法能够显著提高对折叠的预测正确率,而且在总的预测正确率上达到77.3%,可以较好地进行蛋白质二级结构预测。
- 李伟赵亚欧陈月辉
- 关键词：BP神经网络蛋白质二级结构
- 基于神经网络的蛋白质三级结构预测被引量：13
- 2010年
- 在伪氨基酸组成中加入与序列相关的影响因子能够提高蛋白质三级结构预测的准确率。将伪氨基酸组成的特征作为神经网络的输入,建立分类预测模型。选用粒子群优化算法对神经网络的参数进行优化。分类方法采用一对多的二分类方法。数据集选用Chou提出的204条蛋白质。实验结果使用Jackknife交叉验证,表明该方法能提高预测准确率。
- 蔡娜娜陈月辉李伟
- 关键词：粒子群优化算法
