把木聚糖酶全序列均分为 N 端，中间端（I 端）及 C 端3个部分，并分别以全序列及分段氨基酸的组成作为模型输入值．通过主成分分析（PCA）方法探讨全序列及分段氨基酸组成和最适 pH 值的相关性，运用均匀设计法分别优化支持向量机和 BP 神经网络运行参数．研究结果表明：支持向量机获得的预测模型优于神经网络，其中 RBF 支持向量机是最佳的模型．主成分分析结果显示：I 端主成分跟最适 pH 值相关性最高；相关系数 R 绝对值为0．68，得到的结果与支持向量机结果一致．
木聚糖酶 氨基酸 支持向量机 BP 神经网络 均匀设计 主成分分析