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摘 要:一种基于群体阶段性样本训练的k‑近邻预测全局优化方法,首先,对初始种群建立能量函数的下界估计模型;然后,选择当前种群中能量最低的构象和局部较优构象来指导每个构象的变异过程;其次,将初始种群的所有测试构象个体进行能量函数评价,并看作样本构象,基于样本构象中的k个近邻个体来计算测试构象的k‑近邻能量预测值,同时计算测试构象的能量下界估计值,选择两者中较低者为测试构象的能量估计值,从而指导构象选择;最后,根据被接收的构象来更新样本库和下界估计模型。本发明提供一种计算代价较低、预测效率和预测精度均较高的基于抽象凸估计的k‑近邻蛋白质结构预测方法。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201811000827.7 | 专利名称: | 一种基于抽象凸估计的k-近邻蛋白质结构预测方法 |
申请日: | 2018-08-30 | 申请/专利权人 | 南京林业大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 江苏省南京市龙蟠路159号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G16B15/20搜分类 蛋白搜索 |
公开/公告日: | 2022-02-01 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN215685963U | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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日期 | 法律信息 | 备注 |