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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
Seong-gon Kim (University of Florida) Yong-Gi Kim (경상대학교)
저널정보
한국지능시스템학회 INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS INTERNATIONAL JOURNAL of FUZZY LOGIC and INTELLIGENT SYSTEMS Vol.10 No.4
발행연도
2010.12
수록면
314 - 318 (5page)

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Predicting Alpha-helicies, Beta-sheets and Turns of a proteins secondary structure is a complex non-linear task that has been approached by several techniques such as Neural Networks, Genetic Algorithms, Decision Trees and other statistical or heuristic methods. This project introduces a new machine learning method by combining Bayesian Inference with offline trained Multilayered Perceptron (MLP) models as the likelihood for secondary structure prediction of proteins. With varying window sizes of neighboring amino acid information, the information is extracted and passed back and forth between the Neural Net and the Bayesian Inference process until the posterior probability of the secondary structure converges.

목차

Abstract
1. Introduction
2. Overview of the Method
3. Experimentation and Analysis
4. Conclusion and Future work
References

참고문헌 (26)

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UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2012-028-003787327