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论文类型：期刊论文

发表时间：2014-06-15

发表刊物：计算机应用

收录刊物：PKU、ISTIC

期号：z1

页面范围：133-136,195

ISSN号：1001-9081

关键字：降维;模式识别;HIV-1蛋白酶;特征融合;特征选择

摘要：研究HIV-1蛋白酶的剪切特异性是研制蛋白酶抑制剂类药物的基础。针对HIV-1蛋白酶剪切位点预测改进一种新型的过滤器方法，去除特征集中的冗余特征，简化分类器结构。通过融合三种特征获得完备的特征表达并对支持向量机( SVM)进行参数优化从而提高预测性能。结果表明该方法的预测性能优于当前基于特征提取的研究成果，这表明特征选择结合特征融合并且进行SVM参数优化可以有效提高HIV-1蛋白酶剪切位点预测效果，能够为未来开发HIV-1蛋白酶抑制剂提供有用的帮助。