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針對多標記學習和集成學習在解決蛋白質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合的角度提出了一種三層的集成多標記學習系統框架結構，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，基于面向對象技術和統一建模語言（UML）對系統模型進行了設計，使系統具備良好的可擴展性，通過擴展手段增強系統的功能和提高系統的性能；最后，使用Java編程技術對模型進行擴展，實現了一個學習系統軟件，并成功應用于蛋白質多亞細胞定位預測問題上。通過在革蘭氏陽性細菌數據集上進行測試，驗證了系統功能的可操作性和較好的預測性能，該系統可以作為解決蛋白質多亞細胞定位預測問題的一個有效工具。
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