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《南京大学学报(自然科学版)》 2012年01期
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基于模糊积分多源数据融合的蛋白质功能预测

赵研  卢奕南  权勇  
【摘要】:近年来多源数据融合成为蛋白质功能预测的一个热点,本文提出一种基于Choquet模糊积分的多源数据融合方法对酵母蛋白进行预测.文中采用支持向量机做基础分类器对各个数据源进行预测,输出概率形式的结果.使用粒子群算法确定模糊密度,基于Choquet模糊积分对每个数据源的结果进行融合.实验表明Choquet模糊积分蛋白质功能预测结果要明显优于传统的加权平均法、支持向量机方法和K近邻方法.
【作者单位】吉林大学计算机科学与技术学院;
【基金】:吉林省科技发展项目(20090501)
【分类号】:Q51;TP202
【正文快照】:
蛋白质功能预测已成为后基因时代的核心问题之一.随着科技进步和计算方法的不断提高,涌现出了大量的蛋白质高通量数据,如何利用这些数据成为主要问题,但通过单一数据源进行预测往往效果不佳.这一方面是因为高通量数据有很高噪声,二是由于功能类数目很大并且正负训练样本十分

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