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Hybrid SVM-ANFIS for protein subcellular location prediction

机译:混合SVM-ANFIS用于蛋白质亚细胞定位预测

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摘要

Predicting protein subcellular locations may help us understand protein functions and analyse protein interactions with other molecules. Many machine learning and computational techniques have been used to predict protein subcellular locations. In this paper, we propose a new hybrid classification system called SVM-ANFIS based on Support Vector Machines and Adaptive Neuro Fuzzy Inference System for protein subcellular location prediction. The experimental results show that the new system can not only achieve high total accuracies but also improve local accuracies in protein subcellular location prediction.
机译:预测蛋白质亚细胞的位置可能有助于我们了解蛋白质功能并分析蛋白质与其他分子的相互作用。许多机器学习和计算技术已用于预测蛋白质亚细胞位置。在本文中,我们提出了一种新的基于支持向量机和自适应神经模糊推理系统的混合分类系统SVM-ANFIS,用于蛋白质亚细胞定位预测。实验结果表明,该新系统不仅可以实现较高的总精度,而且可以提高蛋白质亚细胞定位预测中的局部精度。

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