文献

J-GLOBAL ID：201702277330611419   整理番号：17A0672471

サポートベクトルマシンと線形判別分析は,鳥インフルエンザウイルスコード化蛋白質の同定に使用される。【JST・京大機械翻訳】

著者 (55件)： Liang Guizhao (重慶大学化学化工学院) ,  Chen Zecong (重慶大学化学化工学院) ,  Yang Shanbin (湖南大学) ,  Mei Hu (湖南大学) ,  Zhou Yuan (湖南大学) ,  Shu Mao (重慶大学化学化工学院) ,  Yang Li (重慶大学化学化工学院) ,  Yang Shengxi (重慶大学化学化工学院) ,  Zheng Xiaolin (湖南大学) ,  Chen Guohua (重慶大学化学化工学院) ,  Zhou Peng (重慶大学化学化工学院) ,  Tian Feifei (重慶大学化学化工学院) ,  Liao Chunyang (重慶大学化学化工学院) ,  Wu Shirong (重慶大学化学化工学院) ,  Li Genrong (重慶大学化学化工学院) ,  Li Dejing (重慶大学化学化工学院) ,  He Liu (重慶大学化学化工学院) ,  Gan Mengyu (重慶大学化学化工学院) ,  Gao Jiankun (重慶大学化学化工学院) ,  Chen Guoping (重慶大学化学化工学院) ,  Wang Guixue (湖南大学) ,  Long Sha (重慶大学化学化工学院) ,  Jing Juhua (重慶大学化学化工学院) ,  Ceng Hui (重慶大学化学化工学院) ,  Zhang Qiaoxia (重慶大学化学化工学院) ,  Zhang Mengjun (重慶大学化学化工学院) ,  Yang Juan (重慶大学化学化工学院) ,  Tong Jianbo (重慶大学化学化工学院) ,  Wang Jiaona (重慶大学化学化工学院) ,  Liu Yonghong (重慶大学化学化工学院) ,  Chou Liangjia (重慶大学化学化工学院) ,  Cai Shaoxi (重慶大学化学化工学院) ,  Zhao Na (重慶大学化学化工学院) ,  Yang Yan (重慶大学化学化工学院) ,  Su Xiali (重慶大学化学化工学院) ,  Song Jian (湖南大学) ,  Chen Meixia (湖南大学) ,  Chen Gang (重慶大学化学化工学院) ,  Zhang Xuejiao (重慶大学化学化工学院) ,  Sun Jiaying (重慶大学化学化工学院) ,  Li Jingwei (重慶大学化学化工学院) ,  Deng Jie (重慶大学化学化工学院) ,  Peng Chuanyou (重慶大学化学化工学院) ,  Li Zhi (重慶大学化学化工学院) ,  Xu Luonan (重慶大学化学化工学院) ,  Liao Limin (重慶大学化学化工学院) ,  Wu Yugan (重慶大学化学化工学院) ,  Zhu Wanping (重慶大学化学化工学院) ,  Su Qinliang (重慶大学化学化工学院) ,  Lu Dajun (重慶大学化学化工学院) ,  Li Jun (重慶大学化学化工学院) ,  Huang Zhenhu (重慶大学化学化工学院) ,  Zhou Ping (重慶大学化学化工学院) ,  Li Zhiliang (重慶大学化学化工学院) ,  Li Bo (重慶大学化工学院)
資料名： Zhongguo Kexue B Ji  (Zhongguo Kexue B Ji)
巻： 37  号： 6  ページ： 592-596  発行年： 2007年12月20日 
JST資料番号： C2582A  ISSN： 1006-9240  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： サポートベクトルマシン(SVM)と線形判別分析(LDA)を用いて、200本の鳥インフルエンザウイルス、100本のB型インフルエンザと100本のC型インフルエンザウイルスタンパク質の合計400本を訓練セットサンプルとした。特性モデルの入力として,24個の変数を選択することによって,線形認識モデルを構築し,そして,全体の認識率は99.8%に達し,そして,全体の認識率は99.4%であった。主成分分析によって,16の主成分をSVMの入力として選択し,非線形認識モデルを動径基底関数(RBF)SVMによって確立し,総蛋白質認識率は99.8%であり,そして,認識率は%%であった。100個の鳥インフルエンザ、50本のB型インフルエンザと50本のC型インフルエンザウィルスコードタンパク質の合計200本をテストサンプルとして、LDAモデルを得て、その総識別率は95.4%であり、SVMモデルの総識別正確率は96.5%であった。認識結果は,2つのモデルが鳥インフルエンザウイルス蛋白質をよく認識することができ,そして,SVMによる鳥インフルエンザウイルス蛋白質の認識結果はLDAより優れていることを示した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 認知モデル ,  *符号化 ,  動径基底関数 ,  ウイルスタンパク質 ,  *サポートベクトルマシン ,  *タンパク質 ,  主成分分析 ,  *トリインフルエンザ ,  *線形性 ,  *トリインフルエンザウイルス ,  *インフルエンザ
準シソーラス用語： 総蛋白 ,  認識率 ,  インフルエンザB型 ,  *線形判別分析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (6件)： サポートベクトルマシン ,  線形判別分析 ,  鳥インフルエンザウイルス ,  コード化 ,  蛋白質 ,  同定