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基因调控网络辨识与功能分析

摘要第3-5页
Abstract第5-7页
符号对照表第8-15页
1 绪论第15-29页
    1.1 研究背景第15-16页
    1.2 基因调控网络第16-18页
    1.3 基因调控网络的研究现状第18-25页
        1.3.1 基因调控网络的功能研究第18-22页
        1.3.2 基因调控网络辨识第22-25页
    1.4 本文的研究问题第25-27页
        1.4.1 基因调控网络的适应性研究中存在的问题第25-26页
        1.4.2 基于观测数据的基因调控网络可辨识性问题第26-27页
    1.5 本文的研究内容与工作安排第27-29页
2 基因调控网络辨识的问题描述第29-39页
    2.1 系统辨识关键问题第29-30页
    2.2 三节点基因调控网络的适应性功能研究第30-36页
        2.2.1 复杂生物网络中的网络模体第30-35页
        2.2.2 传统的基因调控网络适应性指标第35-36页
    2.3 观测数据的有效性问题第36-38页
    2.4 本章小结第38-39页
3 具有满意适应性的GRN多目标优化辨识方法研究第39-67页
    3.1 问题描述第39页
    3.2 变拓扑三节点酶调控网络的Michaelis-Menten数学模型第39-41页
    3.3 基于多目标遗传算法辨识具有适应性功能的三节点变拓扑GRN第41-57页
        3.3.1 基本遗传算法第41-43页
        3.3.2 本文使用的遗传算法第43-47页
        3.3.3 仿真结果与分析第47-57页
    3.4 基于多目标粒子群算法优化三节点定拓扑GRN的适应性第57-66页
        3.4.1 NFBLB拓扑三节点酶调控网络的Michaelis-Menten数学模型第57-59页
        3.4.2 改进的多目标粒子群算法第59-64页
        3.4.3 仿真结果与分析第64-66页
    3.5 本章小结第66-67页
4 具有适应性功能的基因调控网络全局参数特性研究第67-91页
    4.1 适应性功能的新指标第67-68页
    4.2 两种拓扑三节点酶调控网络的Michaelis-Menten数学模型第68-69页
    4.3 具有满意适应性的参数辨识方法第69-72页
        4.3.1 外部精英集策略第70页
        4.3.2 约束多目标优化第70-71页
        4.3.3 进化操作第71-72页
    4.4 满意参数的模糊C均值聚类分析第72-74页
    4.5 仿真结果与分析第74-90页
        4.5.1 算法参数设置第74页
        4.5.2 NFBLB拓扑GRN的仿真结果第74-81页
        4.5.3 IFFLP拓扑GRN的仿真结果第81-87页
        4.5.4 两种不同拓扑基因调控网络的适应性动态比较第87-90页
    4.6 本章小结第90-91页
5 基于观测数据的基因调控网络可辨识性研究第91-109页
    5.1 问题描述第92-93页
        5.1.1 基因调控网络的S-system模型第92页
        5.1.2 基因调控网络辨识第92-93页
    5.2 辨识方法第93-99页
        5.2.1 简化的五节点基因调控网络模型第93-95页
        5.2.2 观测时间序列采集第95-96页
        5.2.3 模型输出时间序列的数值解第96页
        5.2.4 参数优化方法—改进的GA-PSO算法第96-98页
        5.2.5 基因调控网络的可辨识性第98-99页
    5.3 仿真结果与分析第99-108页
        5.3.1 参数设置第100页
        5.3.2 采用方案1观测数据的辨识结果第100-101页
        5.3.3 采用方案2观测数据的辨识结果第101-103页
        5.3.4 稳态观测数据导致辨识无效的原因第103-105页
        5.3.5 采用方案3脉冲激励响应有效观测数据的辨识结果第105-108页
    5.4 本章小结第108-109页
6 总结与展望第109-111页
    6.1 本文的主要工作与结论第109-110页
    6.2 展望第110-111页
致谢第111-112页
参考文献第112-120页
附录 攻读博士期间的主要研究成果第120页

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