基于深度学习的药物活性研究
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第一章 引言 | 第6-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第6-7页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第7-10页 |
| 1.2.1 药物分子的物化性质分析 | 第7-8页 |
| 1.2.2 药物分子的组成结构分析 | 第8-10页 |
| 1.2.3 计算机辅助药物分析 | 第10页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第二章 基于机器学习的药物活性研究算法 | 第12-25页 |
| 2.1 机器学习 | 第12页 |
| 2.2 浅层机器学习 | 第12-20页 |
| 2.2.1 有监督的机器学习算法 | 第13-18页 |
| 2.2.2 半监督的机器学习算法 | 第18-20页 |
| 2.3 深层机器学习 | 第20-24页 |
| 2.4 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 药物活性检测结果与分析 | 第25-47页 |
| 3.1 实验数据源 | 第25-26页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第26-46页 |
| 3.2.1 不同算法模型的数据分配 | 第26-28页 |
| 3.2.2 不同算法模型的初始化参数 | 第28页 |
| 3.2.3 不同算法模型的测试结果分析 | 第28-46页 |
| 3.3 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 4.1 本文研究工作总结 | 第47页 |
| 4.2 未来工作展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-55页 |
| 攻读硕士研究生期间发表的论文 | 第55-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
