蛋白质功能预测的半监督学习算法研究
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 1 绪论 | 第10-13页 |
| ·引言 | 第10页 |
| ·国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文主要研究内容 | 第12-13页 |
| 2 蛋白质相互作用网络和相关数据库 | 第13-18页 |
| ·蛋白质相互作用网络与蛋白质功能预测 | 第13-14页 |
| ·相关数据库简介 | 第14-18页 |
| ·蛋白质相互作用数据库 | 第14-15页 |
| ·蛋白质信息数据库UniProt | 第15-16页 |
| ·蛋白质功能注释数据FunCat | 第16-18页 |
| 3 机器学习和蛋白质功能预测的半监督学习 | 第18-26页 |
| ·机器学习简述 | 第18-19页 |
| ·监督学习 | 第18页 |
| ·非监督学习 | 第18页 |
| ·半监督学习 | 第18-19页 |
| ·蛋白质功能预测的半监督学习算法 | 第19-26页 |
| ·蛋白质功能预测的邻域方法 | 第19-20页 |
| ·蛋白质功能预测的全局优化方法 | 第20-26页 |
| 4 局部启发式搜索策略引导的全局优化模型 | 第26-30页 |
| ·蛋白质与其邻居功能注释的关系 | 第26-28页 |
| ·局部启发式搜索策略的设计 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 5 实验数据 | 第30-36页 |
| ·数据收集整理 | 第30-33页 |
| ·相互作用数据的处理 | 第30-32页 |
| ·相互作用数据与功能注释数据的整合 | 第32-33页 |
| ·仿真测试数据 | 第33-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 6 蛋白质功能预测的蚁群优化算法 | 第36-50页 |
| ·蚁群优化算法 | 第36-39页 |
| ·蚁群优化算法简介 | 第36-37页 |
| ·蚁群优化算法的改进算法 | 第37-39页 |
| ·蚁群优化算法的应用 | 第39页 |
| ·蛋白质功能预测的蚁群优化算法 | 第39-49页 |
| ·算法描述 | 第39-42页 |
| ·参数设置分析 | 第42-45页 |
| ·算法仿真 | 第45-47页 |
| ·容错性分析 | 第47-48页 |
| ·局部启发式策略对算法收敛速度的影响 | 第48-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 7 蛋白质功能预测的混洗蛙跳算法 | 第50-60页 |
| ·混洗蛙跳算法 | 第50-53页 |
| ·混洗蛙跳算法简介 | 第50-51页 |
| ·混洗蛙跳算法的改进算法 | 第51-52页 |
| ·混洗蛙跳算法的应用 | 第52-53页 |
| ·蛋白质功能预测的混洗蛙跳算法 | 第53-59页 |
| ·算法描述 | 第53-54页 |
| ·参数设置分析 | 第54页 |
| ·算法仿真 | 第54-57页 |
| ·容错性分析 | 第57页 |
| ·局部启发式策略对算法收敛速度的影响 | 第57-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 8 总结与展望 | 第60-61页 |
| ·总结 | 第60页 |
| ·展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 硕士阶段发表学术论文情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67页 |
