王 建 王彩蕓
摘要:主要介紹構(gòu)造性機(jī)器學(xué)習(xí)方法即改進(jìn)牛頓算法在蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)中的應(yīng)用。針對(duì)標(biāo)準(zhǔn)BP算法存在的缺點(diǎn),討論用迭代矩陣替換二級(jí)微商來(lái)改進(jìn)牛頓算法,實(shí)現(xiàn)蛋白質(zhì)二級(jí)結(jié)構(gòu)預(yù)測(cè)。實(shí)驗(yàn)表明,采用基于概率的Profile編碼方式,改進(jìn)牛頓算法正確率可以高達(dá)73.68%,與其他預(yù)測(cè)方法相比有較好的準(zhǔn)確性。