| 摘要 | 第5-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第14-24页 |
| 1.1 模式识别与机器学习 | 第14-16页 |
| 1.1.1 主要功能和优势 | 第15页 |
| 1.1.2 建模与算法 | 第15-16页 |
| 1.2 生物数据挖掘和生物信息学 | 第16-19页 |
| 1.3 多标记预测问题概述 | 第19-21页 |
| 1.4 本文研究主要内容 | 第21-24页 |
| 第二章 几类蛋白质数据的亚细胞多标记分析 | 第24-57页 |
| 2.1 背景及意义 | 第24-28页 |
| 2.2 研究所针对的数据集 | 第28-36页 |
| 2.2.1 人类蛋白 | 第28-30页 |
| 2.2.2 真核蛋白 | 第30-31页 |
| 2.2.3 革兰氏阴性菌蛋白 | 第31-32页 |
| 2.2.4 植物蛋白 | 第32-33页 |
| 2.2.5 革兰氏阳性菌蛋白 | 第33-34页 |
| 2.2.6 病毒蛋白 | 第34-35页 |
| 2.2.7 数据集的标记表示法 | 第35-36页 |
| 2.3 数据预处理 | 第36-43页 |
| 2.3.1 单一氨基酸组成(AAC) | 第36页 |
| 2.3.2 伪氨基酸成分（PseAAC） | 第36-39页 |
| 2.3.3 基于双亲性效应的伪氨基酸成分（AmPseAAC） | 第39-41页 |
| 2.3.4 PSSM 矩阵 | 第41-43页 |
| 2.3.5 二肽成分算法 | 第43页 |
| 2.4 主要算法 | 第43-46页 |
| 2.4.1 BP 神经网络 | 第44-45页 |
| 2.4.2 RBF 神经网络 | 第45-46页 |
| 2.5 预测指标 | 第46-47页 |
| 2.6 预测结果与分析 | 第47-56页 |
| 2.6.1 使用 RBF 和 BP 神经网络在小规模数据集上 | 第47-52页 |
| 2.6.2 多标记 KNN 和 RBF 神经网络在大规模数据集上的应用 | 第52-56页 |
| 2.7 本章小结 | 第56-57页 |
| 第三章 基于膜蛋白的多标记问题研究 | 第57-65页 |
| 3.1 背景及研究动机 | 第57-59页 |
| 3.2 膜蛋白数据集的建立与准备 | 第59-60页 |
| 3.3 算法与评价指标 | 第60-61页 |
| 3.4 预测结果与分析 | 第61-64页 |
| 3.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 第四章 基于蛋白质四级结构的多标记问题研究 | 第65-72页 |
| 4.1 背景介绍 | 第65-66页 |
| 4.2 数据集的建立与准备 | 第66-68页 |
| 4.3 特征提取方式 | 第68页 |
| 4.4 本章所用预测模型介绍 | 第68-69页 |
| 4.5 结果与讨论 | 第69-71页 |
| 4.6 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 亚-亚细胞的蛋白质多标记分类预测 | 第72-98页 |
| 5.1 背景介绍 | 第72-74页 |
| 5.1.1 线粒体 | 第73页 |
| 5.1.2 叶绿体 | 第73-74页 |
| 5.1.3 细胞核 | 第74页 |
| 5.2 数据集建立 | 第74-80页 |
| 5.2.1 线粒体数据集 | 第74-76页 |
| 5.2.2 叶绿体数据集 | 第76-77页 |
| 5.2.3 细胞核数据集 | 第77-80页 |
| 5.3 特征提取方式 | 第80页 |
| 5.4 算法与方法 | 第80-84页 |
| 5.4.1 预测评估系统 | 第81-84页 |
| 5.5 结果与讨论 | 第84-96页 |
| 5.5.1 线粒体结果 | 第84-87页 |
| 5.5.2 叶绿体结果 | 第87-91页 |
| 5.5.3 细胞核结果 | 第91-96页 |
| 5.6 本章小结 | 第96-98页 |
| 第六章 多功能蛋白质分类器的开发与研究 | 第98-106页 |
| 6.1 背景介绍 | 第98-99页 |
| 6.2 特征提取方式 | 第99-100页 |
| 6.3 数据集 | 第100-102页 |
| 6.3.1 膜蛋白数据集 | 第100页 |
| 6.3.2 蛋白质四级结构数据集 | 第100-101页 |
| 6.3.3 革兰氏阳性菌蛋白数据集 | 第101-102页 |
| 6.4 算法介绍 | 第102-104页 |
| 6.4.1 模糊 K 近邻算法（Fuzzy KNN） | 第102页 |
| 6.4.2 模糊 KNN 集成分类器（Fuzzy KNN fusion） | 第102-104页 |
| 6.5 结果与讨论 | 第104-105页 |
| 6.6 本章小结 | 第105-106页 |
| 第七章 全文总结 | 第106-109页 |
| 7.1 论文的主要结论 | 第106-107页 |
| 7.2 今后的研究展望 | 第107-109页 |
| 参考文献 | 第109-116页 |
| 附录一 缩写与全称 | 第116-117页 |
| 攻读博士学位期间已发表、完成或拟准备的论文 | 第117-118页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第118-119页 |
| 致谢 | 第119-120页 |
| 上海交通大学博士学位论文答辩决议书 | 第120页 |
