| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-23页 |
| 1 研究的目的及意义 | 第9-10页 |
| 2 研究现状分析 | 第10-15页 |
| ·DNA序列分类研现状 | 第10-14页 |
| ·模式识别研究现状 | 第14-15页 |
| 3 预备知识 | 第15-19页 |
| ·模式识别与多模式识别 | 第15-16页 |
| ·人工神经网络 | 第16-19页 |
| 4 研究的材料 | 第19-21页 |
| 5 主要研究内容 | 第21页 |
| 6 研究的技术难点 | 第21-22页 |
| 7 本研究创新点 | 第22-23页 |
| 第二章 基于YK编码的多模式识别方法的实现 | 第23-30页 |
| 1 多模式识别的意义 | 第23页 |
| 2 多模式识别的步骤 | 第23页 |
| ·特征提取 | 第23页 |
| ·判别函数的建立 | 第23页 |
| 3 基于YK编码的特征提取方法 | 第23-27页 |
| ·YK编码的概念及利用YK码的意义 | 第23-24页 |
| ·YK编码方法 | 第24-25页 |
| ·基于YK编码的数据字典建立算法 | 第25-26页 |
| ·基于YK编码建立特征数据 | 第26-27页 |
| 4 几种多模式识别方法 | 第27-29页 |
| ·基于距离的多模式识别方法 | 第27-29页 |
| ·基于BP神经网络的多模式识别过程 | 第29页 |
| 5 小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于距离的多模式识别方法在DNA序列分类中的应用 | 第30-33页 |
| 1 数据分析 | 第30-32页 |
| ·特征数据提取 | 第30页 |
| ·超球中心及半径计算 | 第30页 |
| ·DNA序列到超球中心的距离 | 第30-32页 |
| 2 结果与分析 | 第32-33页 |
| 第四章 基于BP神经网络的多模式识别方法在DNA序列分类中的应用 | 第33-48页 |
| 1 提取特征为YK编码高频字符串的BP神经网络 | 第33-40页 |
| ·模型建立 | 第33-39页 |
| ·小结与分析 | 第39-40页 |
| 2 提取特征为氨基酸分子中侧链基的极性性质百分比的BP神经网络 | 第40-47页 |
| ·模型建立 | 第40-46页 |
| ·小结与分析 | 第46-47页 |
| 3 小结 | 第47-48页 |
| 第五章 总结 | 第48-51页 |
| 1 结论 | 第48-49页 |
| 2 展望 | 第49-51页 |
| 参考文献 | 第51-55页 |
| 附录 | 第55-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 作者简介 | 第70页 |
