| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 引言 | 第10-15页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-14页 |
| ·论文的结构安排 | 第14-15页 |
| 2 RNA 的相关理论 | 第15-31页 |
| ·RNA 的基本知识 | 第15-22页 |
| ·RNA 的构成 | 第15-17页 |
| ·RNA 的分类与结构 | 第17-22页 |
| ·RNA 的功能 | 第22页 |
| ·RNA 的二级结构 | 第22-30页 |
| ·RNA 二级结构的定义 | 第22页 |
| ·RNA 二级结构的基本子结构 | 第22-24页 |
| ·RNA 二级结构的表达方式 | 第24-27页 |
| ·RNA 二级结构的热力学模型 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 3 RNA 二级结构预测方法的对比与分析 | 第31-41页 |
| ·序列比对分析方法 | 第31-33页 |
| ·CM | 第31-32页 |
| ·SCFG | 第32-33页 |
| ·基于最小自由能模型的预测方法 | 第33-39页 |
| ·Zuker 的最小自由能算法 | 第33-36页 |
| ·遗传模拟退火算法 | 第36-37页 |
| ·神经网络算法 | 第37-38页 |
| ·免疫粒子群算法 | 第38-39页 |
| ·当前已有的 RNA 结构预测软件 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 4 混合 Hopfield 神经网络预测 RNA 二级结构 | 第41-60页 |
| ·RNA 二级结构的数学模型 | 第41-43页 |
| ·Hopfield 神经网络算法与禁忌搜索算法 | 第43-47页 |
| ·Hopfield 神经网络 | 第43-45页 |
| ·禁忌搜索算法 | 第45-47页 |
| ·Hopfield 神经网络_禁忌搜索混合算法 | 第47-52页 |
| ·混合算法的基本思想 | 第47页 |
| ·混合算法实现的技术问题 | 第47-50页 |
| ·TS_DHNN 算法流程 | 第50-52页 |
| ·RNA 的 TS_DHNN 混合算法实现与实验 | 第52-59页 |
| ·算法实现 | 第52-54页 |
| ·仿真实验与结果分析 | 第54-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 总结与展望 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68页 |