贝叶斯多维分类模型，聚类树模型及其在HIV突变类型和药物抗药性中的应用
| 摘要 | 第1-10页 |
| ABSTRACT | 第10-12页 |
| 符号说明 | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-23页 |
| ·课题研究背景 | 第14-15页 |
| ·贝叶斯网络模型 | 第15-19页 |
| ·贝叶斯网络模型定义 | 第15-17页 |
| ·贝叶斯网络模型中的推理问题 | 第17-18页 |
| ·贝叶斯网络模型中的学习训练问题 | 第18-19页 |
| ·HIV突变类型和抗药性 | 第19-22页 |
| ·HIV突变类型 | 第19-20页 |
| ·HIV抗药性 | 第20-21页 |
| ·HIV突变类型和抗药性的关系 | 第21-22页 |
| ·本文所做的工作 | 第22页 |
| ·本文结构 | 第22-23页 |
| 第二章 贝叶斯分类模型 | 第23-62页 |
| ·贝叶斯分类模型介绍 | 第23-28页 |
| ·贝叶斯分类模型定义 | 第23-27页 |
| ·贝叶斯分类模型推理过程 | 第27-28页 |
| ·贝叶斯多维分类模型设计原理 | 第28-35页 |
| ·训练数据集拟合贝叶斯模型的相关理论 | 第28-30页 |
| ·基于价值理论的贝叶斯多维分类模型 | 第30-35页 |
| ·贝叶斯推理模型复杂度 | 第35-56页 |
| ·背景知识介绍 | 第35-36页 |
| ·贝叶斯多维分类模型上的定义 | 第36-38页 |
| ·贝叶斯多维分类模型 | 第36-37页 |
| ·贝叶斯多维分类模型中的MAP和MPE | 第37-38页 |
| ·几个NPC问题 | 第38-41页 |
| ·MAP和MPE在贝叶斯多维分类模型中的复杂度 | 第41-51页 |
| ·贝叶斯多维分类模型上MAP的复杂度 | 第42-46页 |
| ·贝叶斯多维分类模型上MPE的复杂度 | 第46-51页 |
| ·格雷码搜索空间 | 第51-56页 |
| ·贝叶斯多维分类模型实验和HIV抗药性应用 | 第56-61页 |
| ·贝叶斯多维分类模型实验 | 第56-57页 |
| ·贝叶斯多维分类模型HIV抗药性应用 | 第57-61页 |
| ·小结 | 第61-62页 |
| 第三章 贝叶斯因果模型 | 第62-87页 |
| ·贝叶斯因果模型介绍 | 第62-66页 |
| ·扩展的定向原则以及因果聚类树上的性质 | 第66-68页 |
| ·扩张的定向原则 | 第66-67页 |
| ·恢复因果聚类树的特征 | 第67-68页 |
| ·最少因果盆算法 | 第68-76页 |
| ·最小因果盆算法描述 | 第69-74页 |
| ·最小因果盆算法分析 | 第74-76页 |
| ·唯一聚类树恢复算法 | 第76-81页 |
| ·唯一聚类树恢复算法描述 | 第76-77页 |
| ·唯一聚类树恢复算法分析 | 第77-81页 |
| ·算法试验与结果 | 第81-86页 |
| ·在模拟数据库上的试验 | 第82-83页 |
| ·训练HIV-1突变类型因果聚类树结构 | 第83-86页 |
| ·小结 | 第86-87页 |
| 第四章 工作总结和展望 | 第87-88页 |
| 第五章 附录 | 第88-92页 |
| 参考文献 | 第92-98页 |
| 致谢 | 第98-99页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第99-100页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第100页 |
