Abstract-Den klassificering av proteinstrukturer är nödvändig för deras funktionsbestämning i bioinformatik. För närvarande har en någorlunda hög hastighet av förutsägelsenoggrannhet uppnåtts vid klassificering av proteiner i fyra klasser i SCOP-databasen enligt deras primära aminosyrasekvenser. Men för ytterligare klassificering i finkorniga vikkategorier, särskilt när antalet möjliga vikmönster som definieras i SCOP-databasen är stort, är det fortfarande en stor utmaning. I vårt tidigare arbete har vi föreslagit en klassifikationsstrategi på två nivåer som kallas hierarkisk inlärningsarkitektur (HLA) med hjälp av neurala nätverk och två indirekta kodningsfunktioner för att differentiera proteiner efter deras klasser och vikmönster, som uppnådde en noggrannhetsgrad på 65,5 %. I detta papper använder vi en kombinatorisk fusionsteknik för att underlätta funktionsval och kombination för att förbättra prediktiv noggrannhet i proteinstrukturklassificering. Vid tillämpning av olika kriterier i kombinatorisk fusion till protein veck förutsägelse metod med hjälp av neurala nätverk med HLA och radial bas funktionsnätverk (RBFN), den resulterande klassificeringen har en total förutsägelse noggrannhet hastighet av 87% för fyra klasser och 69,6% för 27 fällbara kategorier. Dessa värden är betydligt högre än den noggrannhetsgrad på 56,5 % som tidigare erhållits av Ding och Dubchak. Våra resultat visar att datafusion är en livskraftig metod för funktionsval och kombination i förutsägelse och klassificering av proteinstruktur. Index Terms-Combinatorial fusion analys (CFA), datafusion, mångfald rank / score graf, hierarkisk inlärning arkitektur (HLA), neurala nätverk (NN), proteinstruktur förutsägelse, radikal bas funktion nätverk (RBFN), rank / score funktioner. Manuskript
REF föreslog en hierarkisk Learning Architecture (HLA) med hjälp av NNs och några indirekta kodningsfunktioner.
Feature Selection and Combination Criteria for Improving Accuracy in Protein Structure Prediction
{'venue': 'IEEE Transactions on NanoBioscience', 'journal': 'IEEE Transactions on NanoBioscience', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}