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  • 简介:以氨基酸组成为特征对膜蛋白的分类,忽略了序列残基之间的相关性信息,而采用传统支持向量机算法作为分类算法,在解决多类问题时会出现分类盲区问题。针对这两种情况,计算蛋白质序列的氨基酸组成、二肽组成以及6种氨基酸相关系数,将三类特征结合,作为膜蛋白序列的特征向量;同时采用模糊支持向量机作为分类器,解决了传统支持向量机在多类数据识别中的盲区问题。测试结果表明,在相同特征输入下,模糊支持向量机分类性能优于传统支持向量机;在相同分类器的情况下,氨基酸组成、二肽组成和相关系数组合的特征选择方法的分类性能优于只使用其中一类或两类特征的方法;而采取组合特征和模糊支持向量机相结合的分类策略,在独立性数据集测试中的整体预测精度达到97%,优于现有的多种分类策略,是目前最有效的膜蛋白分类方法之一。

  • 标签: 模糊支持向量机 自相关函数 分类策略 膜蛋白 跨膜蛋白
  • 简介:我们通过设置静卧以及运动两组实验对比,研究随着精神压力的增大,心率变异性的各个指标的升降变化,确定影响精神压力的评估指标。利用改进的层次分析法建立模型层次结构,结合九标度与三标度法确定判断矩阵,并通过最优传递矩阵确定各指标权重,避免了一致性检验。最后结合模糊综合评价实现精神压力量化。验证表明,本方法可以准确合理的进行精神压力量化。

  • 标签: 心率变异性 精神压力 改进的层次分析法 最优传递矩阵 模糊综合评价