| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 概述 | 第10-16页 |
| ·生物信息学 | 第10页 |
| ·生物信息学中的RNA 研究 | 第10-11页 |
| ·RNA 二级结构预测的研究现状 | 第11-14页 |
| ·群智能优化算法 | 第14页 |
| ·本文的组织 | 第14-16页 |
| 第二章 RNA 的二级结构 | 第16-29页 |
| ·RNA 的生物学背景 | 第16-19页 |
| ·RNA 的结构 | 第16-18页 |
| ·RNA 的功能 | 第18-19页 |
| ·RNA 的二级结构 | 第19-21页 |
| ·RNA 的二级结构定义 | 第19-20页 |
| ·RNA 二级结构的数学模型 | 第20-21页 |
| ·RNA 二级结构的热力学模型 | 第21-28页 |
| ·RNA 二级结构形成的热力学 | 第21-22页 |
| ·氢键模型 | 第22-23页 |
| ·堆叠能量模型 | 第23-28页 |
| ·其它RNA 子结构 | 第28页 |
| ·结论 | 第28-29页 |
| 第三章 改进的SetPSO 算法预测RNA 二级结构 | 第29-42页 |
| ·粒子群优化算法 | 第29-31页 |
| ·粒子群优化算法的基本流程 | 第30页 |
| ·PSO 在RNA 二级结构预测中的应用 | 第30-31页 |
| ·SetPSO 算法 | 第31页 |
| ·改进的SetPSO 算法 | 第31-34页 |
| ·免疫记忆算子 | 第31-32页 |
| ·算法描述 | 第32-34页 |
| ·仿真实验 | 第34-41页 |
| ·测试序列 | 第34-38页 |
| ·目标函数 | 第38页 |
| ·参数选择 | 第38页 |
| ·仿真结果 | 第38-41页 |
| ·结论 | 第41-42页 |
| 第四章 免疫粒子群算法预测RNA 二级结构 | 第42-51页 |
| ·离散粒子群优化算法及免疫原理 | 第42-43页 |
| ·离散粒子群优化算法 | 第42-43页 |
| ·基于免疫机理的粒子群优化算法 | 第43页 |
| ·免疫粒子群算法预测RNA 二级结构 | 第43-47页 |
| ·预测RNA 二级结构的离散粒子群优化算法 | 第43-45页 |
| ·基于免疫原理的优化算子 | 第45-47页 |
| ·仿真实验 | 第47-50页 |
| ·测试序列及目标函数 | 第47页 |
| ·参数设置 | 第47页 |
| ·仿真结果分析 | 第47-50页 |
| ·小结 | 第50-51页 |
| 第五章 离散蛙跳算法预测RNA 二级结构 | 第51-61页 |
| ·随机蛙跳算法 | 第51-55页 |
| ·随机蛙跳算法的基本流程 | 第52-53页 |
| ·随机蛙跳算法的改进 | 第53-54页 |
| ·随机蛙跳算法的应用 | 第54-55页 |
| ·预测RNA 二级结构的离散蛙跳算法 | 第55-57页 |
| ·种群初始化 | 第55-56页 |
| ·个体矢量的更新 | 第56页 |
| ·参数选择 | 第56-57页 |
| ·算法描述 | 第57页 |
| ·仿真结果与分析 | 第57-60页 |
| ·测试序列及目标函数 | 第57页 |
| ·参数设置 | 第57-58页 |
| ·仿真实验及结果 | 第58-60页 |
| ·小结 | 第60-61页 |
| 第六章 总结与展望 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 攻读硕士期间主要的研究成果 | 第69页 |