資料介紹
針對多標(biāo)記學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)在解決蛋白質(zhì)多亞細胞定位預(yù)測問題上應(yīng)用還不成熟的狀況,研究基于集成多標(biāo)記學(xué)習(xí)的蛋白質(zhì)多亞細胞定位預(yù)測方法。首先,從多標(biāo)記學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)相結(jié)合的角度提出了一種三層的集成多標(biāo)記學(xué)習(xí)系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu),該框架將學(xué)習(xí)算法和分類器進行了層次性分類,并把二分類學(xué)習(xí)、多分類學(xué)習(xí)、多標(biāo)記學(xué)習(xí)和集成學(xué)習(xí)進行有效整合,形成一個通用型的三層集成多標(biāo)記學(xué)習(xí)模型;其次,基于面向?qū)ο蠹夹g(shù)和統(tǒng)一建模語言(UML)對系統(tǒng)模型進行了設(shè)計,使系統(tǒng)具備良好的可擴展性,通過擴展手段增強系統(tǒng)的功能和提高系統(tǒng)的性能;最后,使用Java編程技術(shù)對模型進行擴展,實現(xiàn)了一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)軟件,并成功應(yīng)用于蛋白質(zhì)多亞細胞定位預(yù)測問題上。通過在革蘭氏陽性細菌數(shù)據(jù)集上進行測試,驗證了系統(tǒng)功能的可操作性和較好的預(yù)測性能,該系統(tǒng)可以作為解決蛋白質(zhì)多亞細胞定位預(yù)測問題的一個有效工具。
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