【摘 要】
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为解决SVM、Bayes、RNN(recurrent neural network)等传统算法在蛋白质结构分类任务中精度低的问题,提出一种基于残差网络的蛋白质超二级结构图像分类方法。将PDB(protein data bank)和SCOP(structural classification of proteins)数据库中的4类蛋白质超二级结构3D模型转化为14角度拍摄的2D图像,针对每类图像,通
【机 构】
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北方民族大学计算机科学与工程学院,北方民族大学数学与信息科学学院
【基金项目】
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宁夏自然科学基金项目(2020AAC03215),北方民族大学“计算机视觉与虚拟现实”创新团队基金项目(2019X02),北方民族大学教育教学重大研究基金项目(2018ZHJY01),北方民族大学重大专项基金项目(ZDZX201801),宁夏高等学校一流学科建设(数学)基金项目(NXYLXK2017B09),国家自然科学基金项目(61462002、61762003、61862001)。
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为解决SVM、Bayes、RNN(recurrent neural network)等传统算法在蛋白质结构分类任务中精度低的问题,提出一种基于残差网络的蛋白质超二级结构图像分类方法。将PDB(protein data bank)和SCOP(structural classification of proteins)数据库中的4类蛋白质超二级结构3D模型转化为14角度拍摄的2D图像,针对每类图像,通过残差网络单元进行深度特征提取和优化,利用神经网络模型训练,将验证精度最高的模型保存下来并进行测试。实验
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