为解决SVM、Bayes、RNN(recurrent neural network)等传统算法在蛋白质结构分类任务中精度低的问题,提出一种基于残差网络的蛋白质超二级结构图像分类方法。将PDB(protein data bank)和SCOP(structural classification of proteins)数...为解决SVM、Bayes、RNN(recurrent neural network)等传统算法在蛋白质结构分类任务中精度低的问题,提出一种基于残差网络的蛋白质超二级结构图像分类方法。将PDB(protein data bank)和SCOP(structural classification of proteins)数据库中的4类蛋白质超二级结构3D模型转化为14角度拍摄的2D图像,针对每类图像,通过残差网络单元进行深度特征提取和优化,利用神经网络模型训练,将验证精度最高的模型保存下来并进行测试。实验结果表明,分类精度达到了90.2%,验证了模型的可行性和算法的有效性。展开更多
文摘为解决SVM、Bayes、RNN(recurrent neural network)等传统算法在蛋白质结构分类任务中精度低的问题,提出一种基于残差网络的蛋白质超二级结构图像分类方法。将PDB(protein data bank)和SCOP(structural classification of proteins)数据库中的4类蛋白质超二级结构3D模型转化为14角度拍摄的2D图像,针对每类图像,通过残差网络单元进行深度特征提取和优化,利用神经网络模型训练,将验证精度最高的模型保存下来并进行测试。实验结果表明,分类精度达到了90.2%,验证了模型的可行性和算法的有效性。
