期刊简介
本刊是山东生物医学工程学会等主办的，面向国内外公开发行的学术性期刊。主要栏目有研究论文、科研简报、文献综述、专题讲座、新产品评介、信息动态等。主要刊登人口器官、生物材料、生物力学、生物效应、生物电阻抗、生物信息与控制、生物医学测量、心脏起博与电生理、医学超声、血液净化、中医药工程、人工智能、医学图像与成像、介入医学工程技术、康复工程、组织工程、生物芯片、传感器等领域的文章。该刊面向广大医生、生物医学工程工作者等。本刊除注重论文质量外，最大特点是注重时效性、出版周期短，刊出时间为三个月以内。本刊于1982年创刊，是中国学术期刊、中国期刊网入编期刊、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊、中文科技期刊数据库收录期刊。
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- 杂志名称：生物医学工程研究杂志
- 主管单位：山东省科学技术协会
- 主办单位：山东生物医学工程学会 山东省医疗器械研究所 山东省千佛山医院
- 国际刊号：1672-6278
- 国内刊号：37-1413/R
- 出版周期：季刊
期刊荣誉：中国学术期刊(光盘版)全文收录期刊期刊收录：上海图书馆馆藏, 维普收录(中), 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 国家图书馆馆藏, 知网收录(中), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊)
基于主成分分析-神经网络的非编码RNA预测
邹凌云；王正志
关键词：非编码RNA, 主成分分析, 方差贡献率, BP神经网络, Levenberg-Marquardt算法
摘要：预测非编码RNA对认识其调控功能具有重要意义.选择单核苷酸和二核苷酸出现频率作为神经网络分类特征,运用主成分分析方法降低输入数据的维数,去除数据间的相关性,采用Levenberg-Marquardt算法改善网络训练速度.对数据集的测试结果表明,此方法对细菌混合ncRNA的预测精度达到81.3%,对原核生物tRNA的预测精度达到93.3%,表明该方法能有效预测原核生物ncRNA.预测结果还发现两种古细菌的ORF序列在序列特征上与其它细菌和古细菌存在差别.
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