| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 相关生物概念 | 第14-15页 |
| 1.2.1 DNA与基因 | 第14页 |
| 1.2.2 RNA与miRNA | 第14-15页 |
| 1.3 国内外研究现状分析 | 第15-16页 |
| 1.4 本文主要研究内容 | 第16页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 miRNA研究方法分析 | 第18-29页 |
| 2.1 数据采集及miRNA矩阵的构建 | 第18-22页 |
| 2.2 K-Means算法分析 | 第22-23页 |
| 2.3 随机游走算法分析 | 第23-25页 |
| 2.4 支持向量机 | 第25-26页 |
| 2.5 评价标准简介 | 第26-27页 |
| 2.6 小结 | 第27-29页 |
| 第3章 K-Means算法的改进 | 第29-42页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 KK-Means算法详细介绍 | 第30-33页 |
| 3.3 实验结果分析 | 第33-40页 |
| 3.3.1 聚类结果对比 | 第33-35页 |
| 3.3.2 算法收敛速度对比 | 第35-36页 |
| 3.3.3 KK-Means算法参数分析 | 第36-38页 |
| 3.3.4 KK-Means算法在miRNA聚类分析中的运用 | 第38-40页 |
| 3.4 小结 | 第40-42页 |
| 第4章 miRNA聚类分析系统 | 第42-55页 |
| 4.1 需求分析 | 第42页 |
| 4.2 系统设计 | 第42-45页 |
| 4.2.1 结构设计 | 第43-44页 |
| 4.2.2 功能设计 | 第44-45页 |
| 4.3 系统实现 | 第45-53页 |
| 4.3.1 打开数据功能 | 第45-46页 |
| 4.3.2 K-Means功能 | 第46-47页 |
| 4.3.3 Enhancing K-Means 功能 | 第47-48页 |
| 4.3.4 KK-Means功能 | 第48-49页 |
| 4.3.5 参数分析功能 | 第49-53页 |
| 4.4 系统测试 | 第53页 |
| 4.5 miRNA聚类在系统中的运用 | 第53-54页 |
| 4.6 小结 | 第54-55页 |
| 结论 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61页 |