基于聚类和团求精的模体识别算法
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第7-8页 |
| ·模体识别问题描述 | 第8-12页 |
| ·模体的表示方法 | 第8-10页 |
| ·模体评分标准 | 第10-11页 |
| ·模体识别问题定义 | 第11-12页 |
| ·模体识别算法研究现状 | 第12-14页 |
| ·de novo 模体识别算法 | 第12-13页 |
| ·结合高通量实验数据的模体识别算法 | 第13页 |
| ·系统发育足迹分析法 | 第13-14页 |
| ·本文主要工作 | 第14页 |
| ·本章小结 | 第14-17页 |
| 第二章 基于信息熵的聚类算法 | 第17-29页 |
| ·算法的提出 | 第17-23页 |
| ·常见模体模型 | 第17-19页 |
| ·概率分析 | 第19-21页 |
| ·信息熵 | 第21-23页 |
| ·聚类算法 | 第23-26页 |
| ·实验结果分析 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 基于聚类和团求精的模体识别算法 | 第29-45页 |
| ·团的基本概念 | 第29-30页 |
| ·求所有团算法 | 第30-39页 |
| ·回溯法 | 第30-35页 |
| ·求所有团的算法 | 第35-39页 |
| ·基于聚类和团求精的模体识别算法 | 第39-43页 |
| ·聚类过程 | 第39页 |
| ·求所有团 | 第39页 |
| ·一致序列 | 第39-41页 |
| ·利用一致序列查找 | 第41-42页 |
| ·利用信息熵求精 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-45页 |
| 第四章 实验结果与分析 | 第45-51页 |
| ·实验环境和测试数据 | 第45-46页 |
| ·实验环境 | 第45页 |
| ·测试数据描述 | 第45-46页 |
| ·评价方法 | 第46-47页 |
| ·模拟数据测试结果 | 第47页 |
| ·真实数据测试结果 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
