基于MATLAB的神经网络与支持向量机蛋白质二级结构预测性能对比工具

资 源 简 介

该MATLAB项目构建了性能对比框架，针对62种球状蛋白质序列数据，通过六种二元分类器系统评估NN与SVM在二级结构（H/E/C）预测中的表现差异。

详 情 说 明

蛋白质二级结构预测性能对比分析系统

项目介绍

本项目开发了一个专业的机器学习性能对比评估框架，用于系统分析神经网络（NN）和支持向量机（SVM）在预测蛋白质二级结构（螺旋H、链E、线圈C）方面的性能差异。系统针对62个球状蛋白质的序列数据，采用严格的十折交叉验证方法，构建六种二元分类器进行对比实验，为生物信息学领域的算法选择提供数据支持。

功能特性

• 多模型对比：支持神经网络与支持向量机两种主流算法的并行评估
• 六类二元分类：分别构建螺旋vs非螺旋、链vs非链、线圈vs非线圈等六种分类场景
• 参数灵活配置：神经网络支持0-40个隐层神经元结构配置，SVM支持高斯核参数调优
• 严谨验证机制：采用十折交叉验证确保评估结果的统计可靠性
• 全面分析报告：生成分类精度对比、参数敏感性分析、概率估计统计等综合分析结果

使用方法

1. 数据准备：将62个球状蛋白质的FASTA格式序列文件和对应的二级结构标签文件放置于指定目录
2. 参数设置：在配置文件中指定神经网络隐层结构、SVM核参数等实验参数
3. 运行分析：执行主程序启动对比分析流程
4. 结果查看：系统自动生成准确率表格、性能对比曲线、敏感性分析报告等输出文件

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）
• 至少4GB内存空间
• 支持FASTA格式文件读取

文件说明

主程序文件整合了系统的所有核心功能，包括数据预处理、特征提取、模型训练与验证、结果分析等完整流程。具体实现了蛋白质序列数据的编码转换、六类二元分类器的构建、神经网络与支持向量机的并行训练、十折交叉验证的执行机制，以及最终性能指标的计算与可视化输出。该文件通过模块化设计协调各个算法组件，确保对比实验的公平性和结果的可复现性。