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为提高蛋自质二级结构预测的精度，提出一种由两层网络构成的级联神经网络模型。第l层网络采用具有差异度的5个子网构成的网络模型，对第2层网络的输入编码进行改进。对PDB Select25中的36条蛋白质共6122个残基进行测试，结果表明，该模型能有效预测蛋白质二级结构，其预测精度分别比SNN，DSC，PREDSATOR方法提高5．31％，1．21％和0．92％，平均预测精度提高到69．61％。