On the Variability of Neural Network Classification Measures in the Protein Secondary Structure Prediction Problem
المؤلفون المشاركون
المصدر
Applied Computational Intelligence and Soft Computing
العدد
المجلد 2013، العدد 2013 (31 ديسمبر/كانون الأول 2013)، ص ص. 1-9، 9ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2013-01-31
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
9
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
We revisit the protein secondary structure prediction problem using linear and backpropagation neural network architectures commonly applied in the literature.
In this context, neural network mappings are constructed between protein training set sequences and their assigned structure classes in order to analyze the class membership of test data and associated measures of significance.
We present numerical results demonstrating that classifier performance measures can vary significantly depending upon the classifier architecture and the structure class encoding technique.
Furthermore, an analytic formulation is introduced in order to substantiate the observed numerical data.
Finally, we analyze and discuss the ability of the neural network to accurately model fundamental attributes of protein secondary structure.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Sakk, Eric& Alexander, Ayanna. 2013. On the Variability of Neural Network Classification Measures in the Protein Secondary Structure Prediction Problem. Applied Computational Intelligence and Soft Computing،Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-498676
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Sakk, Eric& Alexander, Ayanna. On the Variability of Neural Network Classification Measures in the Protein Secondary Structure Prediction Problem. Applied Computational Intelligence and Soft Computing No. 2013 (2013), pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-498676
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Sakk, Eric& Alexander, Ayanna. On the Variability of Neural Network Classification Measures in the Protein Secondary Structure Prediction Problem. Applied Computational Intelligence and Soft Computing. 2013. Vol. 2013, no. 2013, pp.1-9.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-498676
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-498676
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