遗传神经网络及其在蛋白质二级结构预测中的应用

本文从两个方面对传统的神经网络预测蛋白质二级结构的模型进行改进：一是从算法入手，结合遗传算法，形成遗传神经网络，努力使迭代朝全局最优的方向进行；二是从神经网络的输入层着手，添加反映残基和预测中心位置距离的单元。结果表明，改进的模型对螺旋预测正确率有很大的提高，从L.Howard Holley等人的59．20％到68．67％。