| 摘要 | 第1-8页 |
| ABSTRACT | 第8-10页 |
| 1 引言 | 第10-17页 |
| ·研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| ·研究现状 | 第11-16页 |
| ·比较序列分析方法 | 第12-13页 |
| ·动态规划算法 | 第13-14页 |
| ·组合优化算法 | 第14-16页 |
| ·论文的结构安排 | 第16-17页 |
| 2 RNA 概述 | 第17-26页 |
| ·RNA 的组成 | 第17-18页 |
| ·RNA 的分类及其功能 | 第18-20页 |
| ·RNA 的二级结构与假结 | 第20-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 3 Hopfield 神经网络预测RNA 二级结构 | 第26-46页 |
| ·Hopfield 神经网络 | 第26-28页 |
| ·RNA 二级结构的数学模型 | 第28-31页 |
| ·基于最大平面子图思想预测RNA 二级结构 | 第31-34页 |
| ·最大独立子集并行算法预测RNA 二级结构 | 第34-36页 |
| ·基于茎区选择的离散Hopfield 网络预测RNA 二级结构 | 第36-37页 |
| ·算法比较 | 第37-44页 |
| ·评价标准 | 第37-39页 |
| ·算法精度比较 | 第39-44页 |
| ·本章小结 | 第44-46页 |
| 4 改进的Hopfield 神经网络预测RNA 二级结构 | 第46-60页 |
| ·引言 | 第46页 |
| ·寻找RNA 序列中茎区池 | 第46-48页 |
| ·改进的距离函数方法初始化神经网络 | 第48-53页 |
| ·距离函数 | 第48-52页 |
| ·初始化神经网络 | 第52-53页 |
| ·改进的Hopfield 神经网络 | 第53-56页 |
| ·实验结果及分析 | 第56-59页 |
| ·本章小结 | 第59-60页 |
| 5 结论与讨论 | 第60-62页 |
| 参考文献 | 第62-68页 |
| 附录 攻读学位期间发表的论文 | 第68-69页 |
| 致谢 | 第69页 |
