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生物信息学和生物信号识别领域的机器学习算法研究

提要第1-7页
第一章 绪论第7-11页
   ·研究背景第7-9页
   ·本文工作第9-11页
第二章 生物信息学和生物信号识别第11-32页
   ·引言第11-12页
   ·生物信息学中的操纵子预测第12-24页
   ·生物信号识别中的味觉信号识别第24-32页
第三章 机器学习相关算法第32-58页
   ·引言第32-34页
   ·人工神经网络第34-40页
   ·进化计算第40-49页
   ·统计学习第49-57页
   ·机器学习研究的发展趋势第57-58页
第四章 最小不确定性神经网络第58-66页
   ·最小不确定性神经网络模型第58-60页
   ·最小不确定性神经网权值和阈值确定第60-63页
   ·实验分析和结论第63-65页
   ·小结第65-66页
第五章 边界法加速支持向量机第66-74页
   ·钥匙向量集第67-68页
   ·利用钥匙向量集训练 SVM第68-70页
   ·实验分析和结论第70-73页
   ·小结第73-74页
第六章 量子群进化算法第74-89页
   ·量子进化第74-76页
   ·量子角表示第76-77页
   ·量子群算法第77-79页
   ·实验结论及分析第79-88页
   ·小结第88-89页
第七章 展望第89-90页
   ·本文总结第89页
   ·进一步设想第89-90页
参考文献(REFERENCES)第90-98页
作者博士期间发表的论文和参与的项目第98-102页
致谢第102-103页
学位论文摘要(中文)第103-105页
学位论文摘要(英文 ABSTRACT)第105-106页

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