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針對多標記學習和集成學習在解決蛋白質(zhì)多亞細胞定位預測問題上應用還不成熟的狀況，研究基于集成多標記學習的蛋白質(zhì)多亞細胞定位預測方法。首先，從多標記學習和集成學習相結(jié)合的角度提出了一種三層的集成多標記學習系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)，該框架將學習算法和分類器進行了層次性分類，并把二分類學習、多分類學習、多標記學習和集成學習進行有效整合，形成一個通用型的三層集成多標記學習模型；其次，基于面向?qū)ο蠹夹g(shù)和統(tǒng)一建模語言（UML）對系統(tǒng)模型進行了設計，使系統(tǒng)具備良好的可擴展性，通過擴展手段增強系統(tǒng)的功能和提高系統(tǒng)的性能；最后，使用Java編程技術(shù)對模型進行擴展，實現(xiàn)了一個學習系統(tǒng)軟件，并成功應用于蛋白質(zhì)多亞細胞定位預測問題上。通過在革蘭氏陽性細菌數(shù)據(jù)集上進行測試，驗證了系統(tǒng)功能的可操作性和較好的預測性能，該系統(tǒng)可以作為解決蛋白質(zhì)多亞細胞定位預測問題的一個有效工具。
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