检索结果-内蒙古大学图书馆

FPGA-based hardware accelerator for the prediction of protein secondary class via fuzzy k-nearest neighbors with Lempel-Ziv complexity based distance measure

引用

NEUROCOMPUTING 2015年 148卷 409-419页

作者： Tan, Yong Tat Rosdi, Bakhtiar Affendi Univ Sains Malaysia Sch Elect & Elect Engn George Town 14300 Malaysia

Correct prediction of protein secondary structural classes is vital for the prediction of tertiary structures and understanding of their function. Most of the prediction algorithms require lengthy computation time. nearest neighbor - complexity distance measure (NN-CDM) algorithm was one of the significant prediction algorithms using Lempel-Ziv (LZ) complexity-based distance measure, but it is slow and ineffective in handling uncertainties. To solve the problems, we propose fuzzy NN-CDM (FkNN-CDM) algorithm that incorporates the confidence level of prediction results and enhance the prediction process by designing hardware architecture that implements the proposed algorithm in an FPGA board. Highest average prediction accuracies for Z277 and 25PDB datasets using proposed algorithm are 84.12% and 47.81% respectively, with 15 times faster computation using an Altera DE2-115 FPGA board. (C) 2014 Elsevier B.V. All rights reserved.

关键词： Protein secondary structure prediction Protein structural class Lempel-Ziv algorithm k-NN classification algorithm fuzzy k-nearest-neighbor algorithm Field programmable gate arrays

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