| 中文摘要 | 第1-5页 |
| 英文摘要 | 第5-9页 |
| 1 绪论 | 第9-14页 |
| ·引言 | 第9页 |
| ·生物学背景 | 第9-11页 |
| ·DNA 序列分形特性研究的意义 | 第11-13页 |
| ·论文内容安排 | 第13-14页 |
| 2 DNA 序列的分形现象 | 第14-27页 |
| ·分形简述 | 第14-18页 |
| ·分形的定义 | 第14-15页 |
| ·自相似性 | 第15-16页 |
| ·自相似过程与长程相关性 | 第16-18页 |
| ·生物的分形特征 | 第18-27页 |
| ·生物的分形 | 第18-20页 |
| ·DNA 的分形特性 | 第20-25页 |
| ·生物分形的意义 | 第25-27页 |
| 3 试验数据来源 | 第27-32页 |
| ·引言 | 第27页 |
| ·分子生物信息数据库 | 第27-30页 |
| ·关于分子生物信息学数据库的简述 | 第27-28页 |
| ·序列数据库 | 第28-30页 |
| ·DNA 序列的数字化编码方法 | 第30-32页 |
| 4 DNA 序列分形特性的分析方法 | 第32-42页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·时间序列 | 第33-36页 |
| ·分形高斯噪声序列(FGN) | 第33-34页 |
| ·FARIMA 模型 | 第34页 |
| ·由有限方差随机序列激励的FARIMA 模型 | 第34-35页 |
| ·由无限方差随机序列激励的FARIMA 模型 | 第35-36页 |
| ·非平稳随机过程 | 第36页 |
| ·Hurst 指数的估计算法 | 第36-41页 |
| ·平滑方差法(Aggregated Variance Method) | 第36-37页 |
| ·差分方差法(Differenced Variance Method) | 第37页 |
| ·残余方差法(Variance of Residuals Method) | 第37-38页 |
| ·绝对矩法(Absolute Moment Method) | 第38-39页 |
| ·Higuchi 方法 | 第39页 |
| ·周期图谱法(Periodogram Method) | 第39页 |
| ·修改的周期图谱法(Modified Periodogram Method) | 第39页 |
| ·平均周期图谱法(Averaged Periodogram Method) | 第39-40页 |
| ·R/S 方法 | 第40页 |
| ·小波估计法(Wavelet Estimator Method) | 第40-41页 |
| ·总结 | 第41-42页 |
| 5 基于 S-PLUS 的软件设计 | 第42-55页 |
| ·S-PLUS 6.2 软件 | 第42页 |
| ·基于S-PLUS 6.2 的软件设计及试验结果 | 第42-55页 |
| ·基准时间序列的产生 | 第42-47页 |
| ·估计算法的编程 | 第47-52页 |
| ·DNA 序列的Hurst 指数估计 | 第52-55页 |
| 6 总结 | 第55-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 附录 A | 第60-72页 |
| 独创性声明 | 第72页 |
| 学位论文版权使用授权书 | 第72页 |
