采用支持向量机对嗜热和常温蛋白进行模式识别并和偏最小二乘回归比较.结果表明,当惩罚因子C为1,核函数选取线性函数,不敏感常数epsilon取0.01时,经320组数据训练,支持向量机预测的平均正确率为84.9%,后者为86.8%.经1 720组数据训练,支持向量机对嗜热蛋白预测正确率达97.4%,对常温蛋白预测的正确率为84.2%,平均90.8%.建立了一种基于序列的识别嗜热和常温蛋白的新方法.
支持向量机 偏最小二乘回归 模式识别 热稳定性