| 内容提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-12页 |
| ·课题的背景及意义 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| ·本文的研究内容及特点 | 第9-10页 |
| ·本文的组织结构 | 第10-12页 |
| 第2章 DNA 序列及分类方法简介 | 第12-17页 |
| ·DNA 序列的背景知识 | 第12-13页 |
| ·DNA 序列分类方法概述 | 第13-17页 |
| 第3章 DNA 序列的特征提取方法 | 第17-31页 |
| ·问题描述 | 第17-18页 |
| ·分类标准及评价 | 第18-19页 |
| ·基于碱基含量的特征提取方法 | 第19-22页 |
| ·基于碱基排列情况的特征提取方法 | 第22-31页 |
| 第4章 径向基函数（RBF）神经网络 | 第31-44页 |
| ·人工神经网络 | 第31-35页 |
| ·神经元的数学模型 | 第31-32页 |
| ·神经网络的拓扑结构 | 第32-35页 |
| ·人工神经网络的特性及实现 | 第35页 |
| ·径向基函数（RBF）神经网络 | 第35-38页 |
| ·RBF 神经网络的结构 | 第36-37页 |
| ·RBF 神经网络的算法原理[52][53] | 第37-38页 |
| ·RBF 神经网络的创建与学习过程 | 第38页 |
| ·基于RBF 神经网络的人工序列分类 | 第38-44页 |
| 第5章 基于RBF 神经网络的Bacillus 和Burkholderia分类 | 第44-52页 |
| ·实验步骤 | 第44-50页 |
| ·确定DNA 序列的单碱基特征子集 | 第44-46页 |
| ·确定DNA 序列的双碱基特征子集 | 第46页 |
| ·确定DNA 序列由新特征构成的特征子集 | 第46-48页 |
| ·确定训练序列的最优特征集 | 第48页 |
| ·构建和训练RBF 神经网络 | 第48-50页 |
| ·实验结果 | 第50-52页 |
| 第6章 总结与展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及取得的科研成果 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 中文摘要 | 第60-63页 |
| ABSTRACT | 第63-66页 |