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核方法应用于蛋白质二级结构预测已经有数年的历史。不过,基于单核的分类器只能将所有的特征一并处理,而非区别对待以利用其特性。为了将不同的特征融合,提出一种多核学习的方法,以实验方法对比单核和多核学习在蛋白质二级结构预测效果上的差别,并提出了多核学习方法可改进现有的核分类器。
蛋白质二级结构预测的多核学习方法
【摘 要】
：
核方法应用于蛋白质二级结构预测已经有数年的历史。不过,基于单核的分类器只能将所有的特征一并处理,而非区别对待以利用其特性。为了将不同的特征融合,提出一种多核学习的
【机 构】
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上海交通大学自动化系
【出 处】
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计算机应用
【发表日期】
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2013年A01期
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