基于智能算法的DNA聚类研究及应用
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究动机及意义 | 第10页 |
| ·研究目的 | 第10-11页 |
| ·研究内容 | 第11-12页 |
| ·本文的组织结构 | 第12-13页 |
| ·本文创新点 | 第13-15页 |
| 第2章 背景知识与研究现状 | 第15-22页 |
| ·生物信息学 | 第15-18页 |
| ·生物信息学的概念 | 第15-16页 |
| ·生物信息学的研究内容 | 第16-18页 |
| ·DNA 序列的聚类技术 | 第18-21页 |
| ·DNA 序列聚类的意义 | 第18页 |
| ·传统DNA 序列聚类的主要方法 | 第18-20页 |
| ·基于图形表达的DNA 序列聚类 | 第20-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 第3章 基因序列的图形表达 | 第22-32页 |
| ·DNA 序列图形表达的优点 | 第22页 |
| ·DNA 序列的2-D 图形表达 | 第22-25页 |
| ·基于碱基对称性的2-D 图形表达 | 第25-28页 |
| ·廖波的基于碱基对称性的2-D 图形表达 | 第26页 |
| ·改进的基于碱基对称性的2-D 图形表达 | 第26-28页 |
| ·图形表达的数学特征提取 | 第28-31页 |
| ·图形表达中提取的特征矩阵 | 第29页 |
| ·常用矩阵不变量 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 微粒群优化算法 | 第32-39页 |
| ·三种典型基本模型及分析 | 第32-34页 |
| ·改进的动态调整惯性权重的PSO 模型 | 第34-36页 |
| ·实验验证 | 第36-38页 |
| ·基于PSO 的聚类 | 第38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 基于微粒群算法的聚类算法改进 | 第39-46页 |
| ·微粒群聚类算法简介 | 第39-40页 |
| ·微粒群改进聚类算法的提出 | 第40-41页 |
| ·改进算法的思想 | 第41-42页 |
| ·改进算法的流程 | 第42页 |
| ·实验分析 | 第42-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 第6章 甲型流感病毒基因序列的聚类 | 第46-55页 |
| ·基因序列的获取 | 第46-47页 |
| ·序列特征数据的提取 | 第47-51页 |
| ·试验结果 | 第51-55页 |
| ·最佳聚类数的确定 | 第51-52页 |
| ·聚类结果及分析 | 第52-55页 |
| 结束语 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61-62页 |
| 攻读硕士期间发表的论文及参加的科研项目 | 第62页 |
