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机构地区:[1]西北工业大学生命科学院,西安710072 [2]鄱阳县第一中学计算机教研组,江西上饶333100 [3]鄱阳县广播电视台多媒体管理中心,江西上饶333100
出 处:《计算机工程与应用》2011年第20期151-154,共4页Computer Engineering and Applications
基 金:国家自然科学基金(No.60775012);中国博士后科学基金(No.2007042113)~~
摘 要:蛋白质三维空间结构固有的复杂性给其结构分类带来了较大的困难。将蛋白质空间结构映射成为二维距离矩阵,并进一步视作灰度纹理图像,使用拉冬变换分析了该图像的纹理方向特性,基于灰度共生矩阵和Radon投影矩阵提出了一种低维的蛋白质结构特征提取方法。实验结果与对比表明,该方法不仅具有低维的特征,而且有效地实现了多类蛋白质结构分类识别。The intrinsic complexity of Protein Spatial Structure(PSS) brings a heavy difficulty to its structural classification. In this paper,PSS is mapped into 2-D distance matrix and further regarded as texture image of which textural directions are detected by Radon transform.Consequently, a novel method of feature extraction of PSS with low dimension is proposed based on gray level co-occurrence matrix and Radon transform project matrix.The experiments and the comparison results demonstrate that the presented method can not only product low-dimensional feature and also achieve effective classification of PSS.
关 键 词:距离矩阵 灰度共生矩阵 拉冬变换 支持向量机 特征提取
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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