文献类型：期刊文章

作　　者：张光亚[1] 刘桂兰[1] 方柏山[1]

机构地区：[1]华侨大学工业生物技术研究所,福建泉州362021

出　　处：《计算机与应用化学》

基　　金：国务院侨办科研基金(05Q0018)华侨大学校基金(03HZR2)

年　　份：2006

卷　　号：23

期　　号：8

起止页码：707-710

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：采用支持向量机对嗜热和常温蛋白进行模式识别并和偏最小二乘回归比较。结果表明,当惩罚因子C为1,核函数选取线性函数,不敏感常数epsilon取0．01时,经320组数据训练,支持向量机预测的平均正确率为84．9％,后者为86．8％。经1720组数据训练,支持向量机对嗜热蛋白预测正确率达97．4％,对常温蛋白预测的正确率为84．2％,平均90．8％。建立了一种基于序列的识别嗜热和常温蛋白的新方法。

关 键 词：支持向量机 偏最小二乘回归 模式识别 热稳定性  

分 类 号：Q617]