| 摘要 | 第1-9页 |
| Abstract | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·引言 | 第11页 |
| ·蛋白质温热性识别的研究背景和意义 | 第11-12页 |
| ·蛋白质温热性识别的生物基础知识 | 第12-17页 |
| ·常温嗜热蛋白的概念及特性 | 第12-14页 |
| ·嗜热蛋白的耐热机制 | 第14-17页 |
| ·计算智能技术综述 | 第17页 |
| ·研究方案和主要工作 | 第17-19页 |
| 第二章 数据集及分类系统的性能评价 | 第19-27页 |
| ·数据集的建立、划分 | 第19-23页 |
| ·蛋白质序列数据库介绍 | 第19-22页 |
| ·实验所用数据集的创立及划分 | 第22-23页 |
| ·分类系统性能度量指标 | 第23-27页 |
| ·评价方法 | 第23页 |
| ·性能评价指标 | 第23-27页 |
| 第三章 基于神经网络的蛋白质温热性识别 | 第27-39页 |
| ·实验采用的特征提取方法 | 第27-29页 |
| ·分类模型-人工神经网络 | 第29-36页 |
| ·神经网络综述 | 第29-30页 |
| ·神经网络的设计 | 第30-32页 |
| ·神经网络的参数优化算法 | 第32-36页 |
| ·基于粒子群算法优化的神经网络的蛋白质温热性识别 | 第36-38页 |
| ·结果与讨论 | 第38-39页 |
| 第四章 基于集成神经网络的蛋白质温热性识别 | 第39-45页 |
| ·集成学习概述 | 第39-41页 |
| ·一种基于集成神经网络的蛋白质温热性识别 | 第41-43页 |
| ·结果与讨论 | 第43-45页 |
| 第五章 基于改进的伪氨基酸特征提取方法和柔性神经树的蛋白质温热性识别 | 第45-59页 |
| ·改进的伪氨基酸特征提取方法 | 第45-50页 |
| ·柔性神经树 | 第50-56页 |
| ·编码规则 | 第51-52页 |
| ·适应值函数 | 第52-53页 |
| ·参数优化算法 | 第53-56页 |
| ·实验设计和结果 | 第56-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 附录 | 第69页 |