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基于带偏差递归神经网络蛋白质关联图的预测
被引量:
1
1
作者
刘桂霞
于哲舟
周春光
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期265-270,共6页
针对BP神经网络在学习速度方面的不足,在Jordan和Elman网络结构的基础上,提出一种带偏差单元的递归网络模型,根据BP算法推导出该网络模型的权系数调整规则,并应用该网络模型进行了蛋白质关联图预测的仿真分析.结果表明,该网络模型的收...
针对BP神经网络在学习速度方面的不足,在Jordan和Elman网络结构的基础上,提出一种带偏差单元的递归网络模型,根据BP算法推导出该网络模型的权系数调整规则,并应用该网络模型进行了蛋白质关联图预测的仿真分析.结果表明,该网络模型的收敛速度比一般BP网络有很大提高,具有一定的实用性.
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关键词
蛋白质关联图预测
人工
神经网络
带偏差递归神经网络
疏水性
二级结构
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职称材料
题名
基于带偏差递归神经网络蛋白质关联图的预测
被引量:
1
1
作者
刘桂霞
于哲舟
周春光
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期265-270,共6页
基金
国家自然科学基金重大项目基金(批准号:60433020)
国家自然科学基金(批准号:6017502460773095)
文摘
针对BP神经网络在学习速度方面的不足,在Jordan和Elman网络结构的基础上,提出一种带偏差单元的递归网络模型,根据BP算法推导出该网络模型的权系数调整规则,并应用该网络模型进行了蛋白质关联图预测的仿真分析.结果表明,该网络模型的收敛速度比一般BP网络有很大提高,具有一定的实用性.
关键词
蛋白质关联图预测
人工
神经网络
带偏差递归神经网络
疏水性
二级结构
Keywords
prediction of protein contact maps
artificial neural network
deviation units recurrence neural network
hydrophobicity
secondary structure
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于带偏差递归神经网络蛋白质关联图的预测
刘桂霞
于哲舟
周春光
《吉林大学学报(理学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2008
1
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