分子识别特征（MoRF）是内在无序蛋白（IDP）的关键功能区域，它们在细胞的分子相互作用网络中起重要作用，并与许多严重的人类疾病有关。
鉴定MoRF对于IDP的功能研究和药物设计都是必不可少的。
本研究采用人工智能的前沿机器学习方法，为改进MoRFs预测开发了强大的模型。
我们提出了一种名为enDCNNMoRF（基于集成深度卷积神经网络的MoRF预测器）的方法。
它结合了利用不同特征的两个独立的深度卷积神经网络（DCNN）分类器的结果。
首先，DCNNMoRF1使用位置特定评分矩阵（PSSM）和22种氨基酸相关因子来描述蛋白质序列。
第二种是DCNNMoRF2，它使用PSSM和13种氨基酸索引来描述蛋白质序列。
对于两个单一分类器，都采用了具有新颖的二维注意机制的DCNN，并添加了平均策略以进一步处理每个DCNN模型的输出概率。
最后，enDCNNMoRF通过对两个模型的最终得分进行平均来组合这两个模型。
当与应用于相同数据集的其他知名工具进行比较时，新提出的方法的准确性可与最新方法相媲美。
可以通过http://vivace.bi.a.utokyo.ac.jp:8008/fang

BP神经网络关于空气污染物含量预测，用MATLAB来实现的。
使用MATLAB编程计算:clo,clear,closea11lond('p.mat')%加载数输出变量load('T.mat')》加载数据当创建一个BP神经网络，每个输入向量的取值范围为10,11,隐含层有7个神经元，输出层有一个3神经元，隐含层的激活函数为tansig,输出层的激活函数为purelin,训练函数为trainc函数

原理图封装列表NameDescription----------------------------------------------------------------------------------------------------74ACT573T双向数据传输74HC138138译码器74HC1544-16译码器74HC4052双通道模拟开关74HC595移位寄存器74HVC32M双输入或门74LS32M双输入或门74VHC04M非门ACS712电流检测芯片ACT45B共模电感AD5235数控电阻AD8251可控增益运放AD8607AR双运放AD8667双运放AD8672AR双运放ADG836L双刀双掷数字开关AFBR-5803-ATQZ光以太网AS1015可调升压芯片ASM11173.3V稳压芯片AT24C02EEROM存储器AT89S5251系列单片机BC57F687蓝牙音频模块BCP68NPN三极管BCP69TPNP三极管BEEP蜂鸣器BMP闪电符号BTS7970电机驱动Battery备份电池Butterfly功率激光器Butterfly-S功率激光器CD4052BCM双通道模拟开关CG103BOSCH点火芯片CHECK测试点CY7C026AVRAMCY7C1041CV33RAMCap无极性电容CapPol极性电解电容DConnector15VGADConnector9串口D-Schottky肖特基二极管DAC8532数模转换DM9000A网络芯片DM9000C网络芯片DP83848I网络芯片DPY-4CA共阳4位数码管DPY-4CK共阴4位数码管DRV411闭环磁电流DS1307Z实时时钟DS18B20温度传感器Diode二极管Diode-Z稳压二极管Diode_CRD恒流二极管EMIF接插件FIN散热片FM24CL16铁电存储器FPC-30PFPC排线连接器FPC-40PFPC排线连接器FT232RLUSB转串口FZT869NPN三极管Fuse2保险丝G3VM-61半导体继电器GA240Freescale16位单片机HFBR-1414光发送HFBR-2412光接收HFKC单刀双掷继电器HK4100F单刀双掷继电器HR911103A网络接口HR911105A以太网接口HS0038B红外接收器Header10Header,10-PinHeader10X2

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