公开(公告)号：CN104951668A

公开(公告)日：2015-09-30

申请号：CN201510160212.0

申请日：2015-04-07

Applicant: 上海大学

Inventor： 谢江 ,  丁旺 ,  王旻超 ,  马进 ,  谢昊 ,  戴东波 ,  张惠然 ,  郭毅可 ,  张武

IPC: G06F19/16

Abstract: 本发明涉及一种基于级联神经网络结构的蛋白质关联图的预测方法。该方法步骤如下，如附图1：A．建立6个神经网络子网及1个级联神经网络；B．读取蛋白质数据集，并依据蛋白质长度对数据集进行分类；C．采用反向传播算法对神经网络子网进行训练学习；D．对级联神经网络进行训练学习；E．进行第一层神经网络子网的预测；F．完成第二层级联神经网络的预测，得到最终的蛋白质关联图。该方法采用多神经网络并形成级联结构进行预测，1.因此克服了单神经网络方法无法针对不同长度蛋白质优化处理的缺陷，提高了预测精度和稳定性；2.具有内在并行特质，各子网及级联网络可并行处理，提高计算效率。