Editorial board editor-in-chief



Download 3,74 Mb.
Pdf ko'rish
bet61/74
Sana20.01.2023
Hajmi3,74 Mb.
#900629
1   ...   57   58   59   60   61   62   63   64   ...   74
Bog'liq
E learning in pharmaceutical continuing

Table 2. 
Performance of the proposed classiiers
RDA
SVM
SvM-RDA
55,6%
58,7%
61,8%
The results achieved using the proposed strategies are prom-
ising. The recognition rates obtained using these algorithms 
(55,6%-61,8%) are comparable to those described in literature 
(48.8%-61.2%).
Table 3.
Comparison between different methods
Method
Recognition ratio
SVM [5]
56,0%
HKNN [14]
57,4%
DIMLP-B [15]
61,2%
RS1_HKNN_K25 [13]
60,3%
RBFN [16]
51,2%
MLP [17]
48,8%
SvM-RDA (this paper)
61,8%
The obtained results are very encouraging. Our results im
-
proved the recognition ratio achieved by other methods proposed 
in literature, however, some extra experiments are needed, 
especially to consider other approaches to the multi-class SvM.
References
1. Baldi P., Brunak S., Chauvin Y., Andersen C., Nielsen H. 
(2000): Assessing the accuracy of prediction algorithms for 
classiication: an overview. Bioinformatics 16, pp. 412-424.
2. Prevost L., Qudot L., Moises A., Michel-Sendis Ch., Mil
-
gram M. (2005): Hybrid generative/disciminative classiier 
for unconstrained character recognition. Pattern Recogni
-
tion Letters 26, pp. 1840-1848.
3. Chang. C.C., Lin C.J. (2001): LIBSvM: a library for support 
vector machines. Software available at: http://www.csie.
ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm
4. Chothia C. (1992): One thousand families for the molecular 
biologist. Nature 357, pp. 543-544.
5. Ding C.H., Dubchak I. (2001): Multi-class protein fold rec
-
ognition using support vector machines and neural net-
works. Bioinformatics 17, pp. 349-358.
6. Dubchak I., Muchnik I. Holbrook S.R., Kim S.H. (1995): 
Prediction of protein folding class using global description 
of amino acid sequence. Proc. Natl. Acad. Sci. USA 92, 
pp. 8700-8704.
7. Dubchak I., Muchnik I., Kim S.H. (1997): Protein folding 
class predictor for SCOP: approach based on global de-
scriptors. Proceedings ISMB.
8. Lo Conte L., Ailey B., Hubbard T.J.P., Brenner S.E., Murzin 
A.G., Chothia C. (2000): SCOP: a structural classiica
-
tion of protein database. Nucleic Acids Res. 28, pp. 257-
-259.
9. Shen H.B., Chou K.C. (2006): Ensemble classiier for pro
-
tein fold pattern recognition. Bioinformatics 22, pp. 1717-
-1722.
10. vapnik v. (1995): The Nature of Statistical Learning Theory. 
Springer, New York.
11. vural v., Dy J.G. (2004): A hierarchical method for multi-
-class support vector machines, Proceedings of the twenty- 
-irst ICML, July 04-08, 2004, Banff, Alberta, Canada, 
p. 105.
12. Wang L., Shen X. (2006): Multi-category support vector 
machines, feature selection and solution path. Statistica 
Sinica 16, pp. 617-633.
13. Nanni L. (2006): A novel ensemble of classiiers for protein 
fold recognition. Neurocomputing 69, pp. 2434-2437.
14. Okun O. (2004): Protein fold recognition with k-local hyper
-
plane distance nearest neighbor algorithm. In: Proceedings 
of the Second European Workshop on Data Mining and 
Text Mining in Bioinformatics, 24 September, Pisa, Italy, 
pp. 51-57.
15. Bologna G., Appel R.D. (2002): A comparison study on pro
-
tein fold recognition. In: Proceedings of the ninth ICONIP, 
Singapore, 18-22 November, vol. 5, pp. 2492-2496.
16. Pal N.R., Chakraborty D. (2003): Some new features for 
protein fold recognition. In: Artiicial Neural Networks and 
Neural Information Processing ICANN/ICONIP vol. 2714, 
Turkey, Istanbul, June 26-29, pp. 1176-1183. 
17. Chung I.F., Huang C.-D., Shen Y.-H., Lin C.-T. (2003): Re-
cognition of structure classiication of protein folding by 
NN and SvM hierarchical learning architecture. In: Artii
-
cial Neural Networks and Neural Information Processing– 
–ICANN/ICONIP, 26-29 June, Istanbul, Turkey, pp. 1159-
-1167.
18. Hobohm U., Sander C. (1994): Enlarged representative set 
of Proteins. Protein Sci. 3, pp. 522-524.
19. Hobohm U., Scharf, M.. Schneider R., Sander C. (1992): 
Selection of a representative set of structures from the 
Brookhaven Protein Bank. Protein Sci. 1, pp. 409-417.
20. Stąpor K. (2005): Automatic classiication of objects (in Po-
lish). Academic Publishing House Exit, Warsaw.
21. Quinn G.P., Keough M.J. (2002): Experimental design and 
data analysis for biologists. Cambridge University Press.
22. Rychlewski L., Bujnicki, J. Fischer D. (2003): Protein Fold-
Recognition and Experimental Structure Determination. In:
J. Seckbach, E. Rubin (eds.): The New Avenues in Bioin
-
formatics.


Bioinf
or
ma
tics
BIO-ALGORITHMS AND MED-SYSTEMS
JOURNAL EDITED BY JAGIELLONIAN UNIVERSITY – MEDICAL COLLEGE
Vol. 7, No. 13, 2011, pp. 71-76

Download 3,74 Mb.

Do'stlaringiz bilan baham:
1   ...   57   58   59   60   61   62   63   64   ...   74




Ma'lumotlar bazasi mualliflik huquqi bilan himoyalangan ©hozir.org 2024
ma'muriyatiga murojaat qiling

kiriting | ro'yxatdan o'tish
    Bosh sahifa
юртда тантана
Боғда битган
Бугун юртда
Эшитганлар жилманглар
Эшитмадим деманглар
битган бодомлар
Yangiariq tumani
qitish marakazi
Raqamli texnologiyalar
ilishida muhokamadan
tasdiqqa tavsiya
tavsiya etilgan
iqtisodiyot kafedrasi
steiermarkischen landesregierung
asarlaringizni yuboring
o'zingizning asarlaringizni
Iltimos faqat
faqat o'zingizning
steierm rkischen
landesregierung fachabteilung
rkischen landesregierung
hamshira loyihasi
loyihasi mavsum
faolyatining oqibatlari
asosiy adabiyotlar
fakulteti ahborot
ahborot havfsizligi
havfsizligi kafedrasi
fanidan bo’yicha
fakulteti iqtisodiyot
boshqaruv fakulteti
chiqarishda boshqaruv
ishlab chiqarishda
iqtisodiyot fakultet
multiservis tarmoqlari
fanidan asosiy
Uzbek fanidan
mavzulari potok
asosidagi multiservis
'aliyyil a'ziym
billahil 'aliyyil
illaa billahil
quvvata illaa
falah' deganida
Kompyuter savodxonligi
bo’yicha mustaqil
'alal falah'
Hayya 'alal
'alas soloh
Hayya 'alas
mavsum boyicha


yuklab olish