Protein Sequence Classification with Improved Extreme Learning Machine Algorithms
المؤلفون المشاركون
المصدر
العدد
المجلد 2014، العدد 2014 (31 ديسمبر/كانون الأول 2014)، ص ص. 1-12، 12ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2014-03-30
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
12
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Precisely classifying a protein sequence from a large biological protein sequences database plays an important role for developing competitive pharmacological products.
Comparing the unseen sequence with all the identified protein sequences and returning the category index with the highest similarity scored protein, conventional methods are usually time-consuming.
Therefore, it is urgent and necessary to build an efficient protein sequence classification system.
In this paper, we study the performance of protein sequence classification using SLFNs.
The recent efficient extreme learning machine (ELM) and its invariants are utilized as the training algorithms.
The optimal pruned ELM is first employed for protein sequence classification in this paper.
To further enhance the performance, the ensemble based SLFNs structure is constructed where multiple SLFNs with the same number of hidden nodes and the same activation function are used as ensembles.
For each ensemble, the same training algorithm is adopted.
The final category index is derived using the majority voting method.
Two approaches, namely, the basic ELM and the OP-ELM, are adopted for the ensemble based SLFNs.
The performance is analyzed and compared with several existing methods using datasets obtained from the Protein Information Resource center.
The experimental results show the priority of the proposed algorithms.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Cao, Jiuwen& Xiong, Lianglin. 2014. Protein Sequence Classification with Improved Extreme Learning Machine Algorithms. BioMed Research International،Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-446533
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Cao, Jiuwen& Xiong, Lianglin. Protein Sequence Classification with Improved Extreme Learning Machine Algorithms. BioMed Research International No. 2014 (2014), pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-446533
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Cao, Jiuwen& Xiong, Lianglin. Protein Sequence Classification with Improved Extreme Learning Machine Algorithms. BioMed Research International. 2014. Vol. 2014, no. 2014, pp.1-12.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-446533
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-446533
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر