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发布时间：2019-03-11

论文类型：期刊论文

发表时间：2012-01-01

发表刊物：大连理工大学学报

收录刊物：CSCD、ISTIC、PKU、EI、Scopus

卷号：52

期号：6

页面范围：884-889

ISSN号：1000-8608

关键字：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

摘要：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.