| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 插图索引 | 第8-9页 |
| 附表索引 | 第9-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| ·项目来源 | 第10页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·本文的主要工作和结构安排 | 第13-15页 |
| ·小结 | 第15-16页 |
| 第2章 基因图形表达及编码区识别方法 | 第16-30页 |
| ·与论文相关的生物学知识 | 第16-17页 |
| ·DNA 序列的图形表示 | 第17-22页 |
| ·典型的 DNA 序列的图形表示方法 | 第17-20页 |
| ·图形的特征矩阵 | 第20-21页 |
| ·矩阵不变量 | 第21-22页 |
| ·向量之间的距离 | 第22页 |
| ·蛋白质编码区的识别方法 | 第22-29页 |
| ·特征提取 | 第22-26页 |
| ·分类方法 | 第26-29页 |
| ·小结 | 第29-30页 |
| 第3章 基于图形表示的人类基因短编码序列识别方法 | 第30-43页 |
| ·概述 | 第30页 |
| ·数据库 | 第30页 |
| ·新的序列图形表示 | 第30-34页 |
| ·定义 | 第31页 |
| ·YKW 及 YKW_V | 第31-34页 |
| ·新图形的性质 | 第34页 |
| ·特征提取与特征降维 | 第34-38页 |
| ·特征矩阵及矩阵特征的提取 | 第34-37页 |
| ·特征选择 | 第37-38页 |
| ·PCA 降维 | 第38页 |
| ·基于图形表示的编码区识别算法流程 | 第38-39页 |
| ·实验及讨论 | 第39-42页 |
| ·实验结果检验标准 | 第39-40页 |
| ·基于面积特征的基因识别 | 第40页 |
| ·基于 S 及 S(i)的基因识别 | 第40-42页 |
| ·小结 | 第42-43页 |
| 第4章 基于最小二乘模糊支持向量机的编码区识别方法 | 第43-52页 |
| ·引言 | 第43-44页 |
| ·最小二乘模糊支持向量机 | 第44-45页 |
| ·隶属度函数 | 第45-47页 |
| ·常见的隶属度函数 | 第45-46页 |
| ·新的隶属度函数 | 第46-47页 |
| ·基于 LS_FSVM 的算法流程 | 第47-48页 |
| ·实验及讨论 | 第48-51页 |
| ·实验环境 | 第48页 |
| ·数据库 | 第48页 |
| ·基于 LS_FSVM 的基因识别 | 第48-51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A (攻读学位期间所发表的学术论文和参加的项目) | 第61-62页 |