提出基于蛋白质长度信息和深度卷积神经网络分类建模的方法(Length Information and Deep Convolu-tional Neural Networks,LIM-DCNN),实现对于蛋白质二级结构的预测.实验得到的6分段模型,预测CASP9、CASP10、CASP11、CASP12和CB513的Q3准确率分别为83.67％、78.99％、78.53％、71.52％和85.94％,说明了基于蛋白质长度分类建模的有效性,并且实验得到的CB513结果明显优于其他许多经典的预测算法.