21、原核蛋白质组中枢蛋白识别与超混沌刘系统同步的研究

原核蛋白质组中枢蛋白识别与超混沌刘系统同步的研究

1. 原核蛋白质组中枢蛋白识别

1.1 集成分类器

集成分类器有助于整合多个分类模型，每个模型具有不同的输入特征向量。使用集成分类器的目的是获得更准确的分类以及更好的泛化能力。其中一种流行的集成方法是装袋法（bagging）。装袋法的名称来源于自助聚合（bootstrap aggregation），它从训练数据集中有放回地重复采样每个输入数据，每个自助样本的大小与训练数据集相同。装袋法的性能取决于基础分类器的稳定性。

1.2 分类模型性能评估

使用标准的10折交叉验证来评估所提出的分类模型的性能。具体步骤如下：
1. 将整个数据集随机划分为十个大小均匀的子集。
2. 对每个测试集测量性能，并将平均值作为总体准确率报告。
3. 使用多个指标来评估分类器的性能，包括真阳性（TP）、真阴性（TN）、假阳性（FP）和假阴性（FN）。具体指标计算公式如下：
- 特异性（Specificity）= TN / (TN + FP) * 100
- 灵敏度（Sensitivity）= TP / (TP + FN) * 100
- 准确率（Accuracy）= (TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
- 构建模型所需的时间（以秒为单位）

不同分类器在10折交叉验证中的性能总结如下表所示：
| 分类方法 | 灵敏度（%） | 特异性（%） | 准确率（%） | 所需时间（秒） |
| — | — | — | — | — |
| RBF网络 + cfs | 93.71 | 92.17