一种基于深度神经网络的蛋白质接触图预测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度神经网络的蛋白质接触图预测方法，包括，采集并构造测试数据集；构建预测网络模型；获取训练数据集并对预测网络进行训练；将测试数据集输入训练后的预测网络中进行预测；获取蛋白质接触图预测结果。本发明的有益效果：本发明提出的基于深度神经网络的蛋白质接触图预测方法，能够弥补传统深度学习方法中交叉熵损失函数与蛋白质接触图预测之间的不和谐，得到的预测网络模型能够对蛋白质接触图进行更加准确的预测，具有很好的实用性。