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摘 要:本文比较了五种神经网络方法预测蛋白质二级结构的准确率,并做出初步评价。五种神经网络分别是:误差反传前向网络(BP) ,径向基函数网络(RBF) ,广义回归神经网络( GRNN) ,串并联叠层网络(CF) , Elman 网络
来源:L120623
资料
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摘 要: 采用一种信息离散性度量方法对CB396数据集中的蛋白质数据进行二级结构预测,预测准确率达到72. 1%. 为了提高预测准确率,将FDOD算法结合PSI - BLAST进行多重序列比对,使预测准确率提高到75. 6% ,证明了该
来源:LFW369369
资料
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方法测试模型的性能。自身一致性测试和Jackknife 测试均取得高的预测准确率, 独立数据集测试的准确率超过80%。和之前报道的方法相比, 本方法具有较高的预测准确率。
来源:L120623
资料
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沙门氏菌不同质量检测范围和不同培养时间对分型准确率的影响无
来源:广州禾信仪器股份有限公司
应用
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利用近红外对羽绒羽毛样品的种类进行判别进行实验测试,结果表明对1653份样品进行种类判别,1630个样品的种类被准确判别,仅23个样品误判,判别准确率98.6%,说明近红外可以有效的进行羽绒羽毛种类判别。
来源:赛默飞测量控制和样品识别
相关产品:Antaris II傅立叶变换近红外(FT-NIR)光谱仪
资料
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摘 要:蛋白质功能预测是后基因时代研究的热点问题。基于相互作用的蛋白质功能预测方法目前应用比较广泛,但是当“伙伴蛋白质”( interacting partners)数目k较小时,其预测准确率不高。从蛋白质相互作用网络入手,结合“小世界
来源:LFW369369
资料
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摘要:目前蛋白质二级结构的预测准确率徘徊在75 %左右,难以作进一步提高。本文通过统计学的方法,对蛋白质的冗余数据库进行了分析。并由此证明,目前影响预测准确率继续的真正原因是蛋白质数据库本身的系统误差,系统误差大约为25 %。而该误差是由于实验条件的客观原因带来的。
来源:fzdxlfw
资料
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利用近红外光谱仪 Antaris II 对不同产地枸杞药材进行光谱采集,建立鉴别分析模型。利用TQ软件判别分析(Discriminant Anlysis) 建立宁夏枸杞的鉴别模型。模型鉴别准确率93%以上。结果说明将近红外分析技术可以合理对枸杞药材的产地进行鉴别,方法具有稳定、客观等优势。
来源:赛默飞测量控制和样品识别
资料
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岛津;工业硅 本方法采用HF和HNO3(6:2) 微波消解工业硅样品,用ICP-AES 法同时测定工业硅中的Cu、Mn、Fe、Ni、Ti、Al、P和B等八种杂质元素。该方法快速简便、准确率高、精密度好,对产品质量控制及检验杂质元素含量,具有可操作性和很好地应用价值。
来源:岛津企业管理(中国)有限公司/岛津(香港)有限公司
资料
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//////通过实际工作中的大量试验,对vario EL元素分析仪在炼油催化原料分析上的应用进行了一些研究:调整加氧时间,制作标准校正曲线,设计还原装置等,不仅提高了分析准确率,加快了分析速度,而且降低了运行成本。
来源:德国元素Elementar
应用