一种新型免疫遗传算法对纤毛虫rRNA系统发育分析
| 内容提要 | 第1-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-10页 |
| ·研究背景和现状 | 第8-9页 |
| ·论文的组织结构 | 第9-10页 |
| 第2章 免疫遗传算法介绍 | 第10-20页 |
| ·免疫遗传算法概述 | 第10-11页 |
| ·免疫遗传算法的生物学背景和发展情况 | 第10-11页 |
| ·免疫遗传算法的功能 | 第11页 |
| ·免疫遗传算法中的搜索空间 | 第11页 |
| ·遗传算法简介 | 第11-16页 |
| ·遗传算法的历史 | 第12页 |
| ·遗传算法的基本思想 | 第12页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第12-13页 |
| ·遗传算法的重要定义 | 第13-14页 |
| ·遗传算法的结构和流程 | 第14-16页 |
| ·免疫算法介绍 | 第16-18页 |
| ·免疫系统机理 | 第16页 |
| ·免疫算法的特点 | 第16页 |
| ·亲和力计算 | 第16页 |
| ·免疫算法中抗体的抑制和促进 | 第16-17页 |
| ·免疫算法的一般步骤 | 第17页 |
| ·免疫计算求解优化问题的实现方案 | 第17-18页 |
| ·免疫算法的流程 | 第18页 |
| ·免疫遗传算法介绍 | 第18-20页 |
| ·免疫和遗传的融合 | 第18-19页 |
| ·免疫遗传算法的功能和优越性 | 第19-20页 |
| 第3章 纤毛虫rRNA 系统发育分析 | 第20-26页 |
| ·系统发育分析简介 | 第20页 |
| ·系统发育分析模型 | 第20-21页 |
| ·系统发育分析步骤 | 第21-23页 |
| ·建立数据模型 | 第21页 |
| ·决定取代模型 | 第21页 |
| ·建树方法 | 第21-22页 |
| ·进化树评估 | 第22页 |
| ·系统发育分析流程框图 | 第22-23页 |
| ·纤毛虫系统发育学研究 | 第23-26页 |
| ·产生和研究方法 | 第23-24页 |
| ·研究内容与进展 | 第24页 |
| ·rRNA 基因与研究纤毛虫系统发育 | 第24页 |
| ·研究前景和意义 | 第24-26页 |
| 第4章 新型免疫遗传算法的具体实现 | 第26-50页 |
| ·算法总体流程 | 第26-27页 |
| ·算法详细设计与实现 | 第27-50页 |
| ·数据源的获取 | 第27-28页 |
| ·输入数据处理 | 第28-29页 |
| ·产生初始抗体 | 第29-33页 |
| ·适应度函数的选取 | 第33-34页 |
| ·亲和力的计算 | 第34-35页 |
| ·交叉操作的设计与实现 | 第35-37页 |
| ·变异操作的设计与实现 | 第37-38页 |
| ·选择操作的设计与实现 | 第38-39页 |
| ·保存个体操作的设计与实现 | 第39-41页 |
| ·权值的计算 | 第41-42页 |
| ·免疫部分的具体设计与实现 | 第42-49页 |
| ·程序运行的软硬件环境 | 第49-50页 |
| 第5章 研究结论与展望 | 第50-54页 |
| ·论文研究结论 | 第50-51页 |
| ·算法的优缺点和改进方面的展望 | 第51-54页 |
| ·算法的优点 | 第51-52页 |
| ·算法的缺点 | 第52页 |
| ·算法的改进 | 第52-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-57页 |
| 摘要 | 第57-60页 |
| Abstract | 第60-63页 |
