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蔡娜娜

作品数：3 被引量：17H指数：2
供职机构：济南大学控制科学与工程学院更多>>
发文基金：山东省自然科学基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>

合作作者

文献类型

  • 2篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇生物学

主题

  • 2篇蛋白
  • 2篇蛋白质
  • 2篇优化算法
  • 2篇神经网
  • 2篇神经网络
  • 2篇氨基酸
  • 2篇氨基酸组成
  • 2篇白质
  • 1篇智能优化算法
  • 1篇特征提取
  • 1篇子群
  • 1篇网络
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇基于神经网络
  • 1篇后向传播神经...

机构

  • 3篇济南大学

作者

  • 3篇蔡娜娜
  • 2篇陈月辉
  • 2篇李伟

传媒

  • 1篇计算机工程
  • 1篇济南大学学报...

年份

  • 2篇2010
  • 1篇2009
共 3 条 记 录，以下是 1-3
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排序方式：
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
基于计算智能的蛋白质三级结构预测
蛋白质三级结构预测是由氨基酸序列预测蛋白质三级结构的过程。蛋白质结构预测的基本假设是蛋白质三级结构由其氨基酸序列唯一决定。研究蛋白质的结构意义重大，不但有助于了解蛋白质的作用，了解蛋白质如何行使其生物功能，认识蛋白质与蛋...
蔡娜娜
关键词：蛋白质特征提取智能优化算法
文献传递
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
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