支持向量机在操纵子预测中的应用
| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 引言 | 第7-11页 |
| ·生物信息学概述 | 第7-11页 |
| ·产生背景 | 第7-8页 |
| ·研究的主要对象和内容 | 第8-9页 |
| ·基因调控网络 | 第9-11页 |
| 第二章 操纵子预测概述 | 第11-15页 |
| ·操纵子的组成结构 | 第11-12页 |
| ·操纵子预测的生物信息学方法 | 第12-15页 |
| ·依赖训练集的方法 | 第12-13页 |
| ·不依赖训练集的方法 | 第13-15页 |
| 第三章 支持向量机学习系统 | 第15-25页 |
| ·统计学习理论 | 第15-19页 |
| ·期望风险 | 第16页 |
| ·经验风险最小化 | 第16-17页 |
| ·VC维的概念 | 第17页 |
| ·复杂性与推广性的界 | 第17-18页 |
| ·结构风险最小化 | 第18-19页 |
| ·支持向量机 | 第19-25页 |
| ·线性可分 | 第20-22页 |
| ·线性不可分 | 第22-23页 |
| ·核函数 | 第23-24页 |
| ·最小二乘支持向量机 | 第24-25页 |
| 第四章 网格技术及应用 | 第25-35页 |
| ·网格计算概述 | 第25-26页 |
| ·网格概念 | 第25-26页 |
| ·网格技术的特点 | 第26页 |
| ·集群 | 第26-29页 |
| ·集群概述 | 第26-27页 |
| ·集群系统的分类 | 第27-29页 |
| ·Symphony | 第29-35页 |
| ·Symphony体系结构 | 第29-31页 |
| ·Symphony在数据提取中的应用 | 第31-35页 |
| 第五章 操纵子预测 | 第35-46页 |
| ·数据源的提取与预处理 | 第35-40页 |
| ·基因表达数据 | 第35-37页 |
| ·基因间距离 | 第37-38页 |
| ·系统发育谱 | 第38-40页 |
| ·结果和讨论 | 第40-46页 |
| ·预测结果的有效性分析 | 第41页 |
| ·实验结果 | 第41-42页 |
| ·去一法交叉校验 | 第42-43页 |
| ·数据预处理的交叉校验 | 第43-45页 |
| ·结论 | 第45-46页 |
| 第六章 结论与展望 | 第46-48页 |
| ·结论 | 第46-47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第50-51页 |
| 摘要 | 第51-53页 |
| Abstract | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |
