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提出了一种新的基于贝叶斯神经网络（BNN）的蛋白质二级结构预测方法。计算结果表明，BNN的性能优于反向神经网络（BPNN），平均Q3精度在四组交叉证实数据集与测试数据集下分别提高了3．65％和4．01％；还提出了一种有效缩短马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）模拟过程中“burn in”阶段的交叉证实初值选取方法。