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1、奇異值分解(SingularValueDecomposition)是一種有效的代數(shù)特征抽取方法，在描述矩陣數(shù)據(jù)分布特征上具有多項(xiàng)優(yōu)良特性.它能夠捕獲矩陣數(shù)據(jù)的重要基本結(jié)構(gòu)，可以反映矩陣的代數(shù)本質(zhì)，它在圖像壓縮、信號處理和模式識別等領(lǐng)域中都有著廣泛的應(yīng)用.本文將SVD分解應(yīng)用于生物信息上，應(yīng)用到兩個研究方向上。其一是將奇異值分解應(yīng)用到蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測上，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中對數(shù)據(jù)挑選過程中應(yīng)用SVD方法進(jìn)行挑選訓(xùn)練集，以達(dá)到使預(yù)測效果更好的目的
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