Release Time:2019-03-11  Hits:

Indexed by: Journal Article

Date of Publication: 2012-01-01

Journal: 大连理工大学学报

Included Journals: CSCD、ISTIC、PKU、EI、Scopus

Volume: 52

Issue: 6

Page Number: 884-889

ISSN: 1000-8608

Key Words: 生物信息学; 机器学习; 蛋白质亚细胞定位; 非实验标记数据; 主动学习

Abstract: 设计了一种新的蛋白质亚细胞定位预测训练集构造方法.该方法针对传统预测方法缺乏足够的实验标记数据的问题,基于主动学习策略从非实验标记蛋白质数据中主
   动选择有效数据,并与原有的实验标记数据共同训练预测模型,以提高基准分类器的预测精度.结合支持向量机分类器,该方法在病毒蛋白质独立测试集上进行了预
   测实验,测试结果表明,该方法能够有效地提高基准分类器的预测能力,性能优于现有的病毒蛋白质预测系统.