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主要介绍构造性机器学习方法即改进牛顿算法在蛋白质二级结构预测中的应用。针对标准BP算法存在的缺点，讨论用迭代矩阵替换二级微商来改进牛顿算法，实现蛋白质二级结构预测。实验表明，采用基于概率的Profile编码方式，改进牛顿算法正确率可以高达73．68％，与其他预测方法相比有较好的准确性。
基于改进牛顿算法的蛋白质二级结构预测
【摘 要】
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主要介绍构造性机器学习方法即改进牛顿算法在蛋白质二级结构预测中的应用。针对标准BP算法存在的缺点，讨论用迭代矩阵替换二级微商来改进牛顿算法，实现蛋白质二级结构预测。实
【机 构】
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内江师范学院,四川理工学院
【出 处】
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现代电子技术
【发表日期】
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2009年14期
【基金项目】
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内江师范学院院级科研资助项目（06NJZ-5）
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