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国家自然科学基金(060471003)

作品数：1 被引量：6H指数：1
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文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇生物学
  • 1篇医药卫生

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇主成分
  • 1篇主成分分析
  • 1篇网络
  • 1篇方差贡献率
  • 1篇非编码
  • 1篇非编码RNA
  • 1篇BP神经
  • 1篇BP神经网
  • 1篇BP神经网络
  • 1篇LEVENB...

机构

  • 1篇国防科学技术...

作者

  • 1篇王正志
  • 1篇邹凌云

传媒

  • 1篇生物医学工程...

年份

  • 1篇2007
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于主成分分析-神经网络的非编码RNA预测被引量：6
2007年
预测非编码RNA对认识其调控功能具有重要意义。选择单核苷酸和二核苷酸出现频率作为神经网络分类特征,运用主成分分析方法降低输入数据的维数,去除数据间的相关性,采用Levenberg-Marquardt算法改善网络训练速度。对数据集的测试结果表明,此方法对细菌混合ncRNA的预测精度达到81.3%,对原核生物tRNA的预测精度达到93.3%,表明该方法能有效预测原核生物ncRNA。预测结果还发现两种古细菌的ORF序列在序列特征上与其它细菌和古细菌存在差别。
邹凌云王正志
关键词：非编码RNA主成分分析方差贡献率BP神经网络LEVENBERG-MARQUARDT算法
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共1页<1>
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