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阿方索·蒙托里;乔瓦尼·雷蒙多;爱洛斯·帕塞罗

一种信息论方法，用于改进蛋白质模型质量的数据驱动预测。 （英语） Zbl 1137.92310号

计算。数学。申请。 55，第5期，997-1006（2008）.
摘要：我们介绍了一种基于信息论的方法的结果，该方法用于选择用于预测蛋白质模型质量的最佳特征子集。通过反向选择程序计算特征的最佳子集。将核概率密度估计方法（KPDE）建模的概率分类器与前馈人工神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）的性能进行了比较。

MSC公司：

92C40型 生物化学、分子生物学
68T05年 人工智能中的学习和自适应系统

关键词：

蛋白质结构预测;蛋白质模型质量;特征选择;相对熵;统计学习

软件：

神经网络工具箱;MaxSub公司;支持向量机;不可访问
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{A.Montuori}等人，计算。数学。申请。55，编号51997-1006（2008年；兹bl 1137.92310）
全文： 内政部

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