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基于距离最大熵值的蛋白质结构域边界检测系统 被引量：1
1
作者 邹淑雪 刘桂霞 +1 位作者 时小虎 周春光 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期1237-1240,共4页
首次将蛋白质结构域边界检测问题归结为非平衡数据学习问题,提出一种新的欠采样方法,即在支持向量机特征空间中对与正类样本具有距离最大熵值的负类样本进行采样.以经过筛选的蛋白质结构域数据库作为实验数据,支持向量机学习系统的平均... 首次将蛋白质结构域边界检测问题归结为非平衡数据学习问题,提出一种新的欠采样方法,即在支持向量机特征空间中对与正类样本具有距离最大熵值的负类样本进行采样.以经过筛选的蛋白质结构域数据库作为实验数据,支持向量机学习系统的平均预测准确率可达80%,同时具有较高的敏感性和特异性. 展开更多
关键词 蛋白质结构域边界 支持向量机 非平衡数据学习 基于距离的最大熵
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