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采用误差反传（BP）算法的多层感知机模型，对嗜热蛋白和常温蛋白进行模式识别．通过增加训练数据及多种检验方法检验模型稳定性及泛化能力，探讨蛋白分子大小对识别效果影响。结果表明，当动态参数为0．2，学习速率为0．5，隐含层节点数为11时，该模型在自一致性检验、交叉验证和独立样本测试3种检验方法中的识别精度分别为91．5％，88．2％和92．1％，其表现优于一些常见的模式识别算法，且具有良好的稳定性及泛化能力．此外，对于较大的或者中等大小蛋白质分子，其识别的精度都较高；而对于较小的蛋白分子，其识别效果较善．