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数据挖掘的建模及在生物信息学中的应用研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
目录第11-14页
第一章 引言第14-27页
   ·数据挖掘第14-17页
   ·生物信息学第17-19页
   ·预备知识第19-23页
     ·聚类分析理论第19-21页
     ·机器学习第21-23页
   ·本文研究内容第23-27页
第二章 特征空间属性加权模糊核聚类算法第27-51页
   ·引言及研究动机第27-30页
     ·研究动机第27-28页
     ·FCM 模糊聚类算法第28-29页
     ·Mercer 核第29-30页
   ·WFKCA 算法第30-36页
     ·WFKCA 算法第30-34页
     ·WFKCA 收敛性证明第34-36页
   ·实验分析第36-47页
  实例1—IRIS 数据集测试第36-42页
  实例2—高维数据聚类分析第42-43页
  实例3—复杂背景图像分割第43-47页
   ·讨论第47-50页
     ·核函数的选择第47-48页
     ·聚类不完整数据第48-50页
   ·本章小结第50-51页
第三章 基于信息理论的合作聚类算法研究第51-66页
   ·研究动机第51-52页
   ·概率聚类算法第52页
   ·数据集间的信息增益度量第52-55页
     ·信息增益度量定义第52-54页
     ·一个实例第54-55页
   ·基于信息理论的合作聚类算法CCA第55-58页
     ·CCA 算法第55-57页
     ·CCA 收敛性证明第57-58页
   ·仿真分析第58-64页
   ·讨论第64-65页
   ·本章小结第65-66页
第四章 采样定理、视觉原理及无监督聚类分析理论第66-78页
   ·引言及研究动机第66-68页
   ·采样定理与视觉原理第68-69页
   ·基于视觉采样定理的新聚类算法第69-73页
     ·Weber 定律第69页
     ·基于视觉采样定理的新聚类算法第69-73页
   ·仿真实验第73-77页
   ·本章小结第77-78页
第五章 基于有监督聚类算法的蛋白结构分类第78-85页
   ·研究背景及研究动机第78-79页
   ·方法第79-82页
     ·模糊分类器第79-80页
     ·有监督模糊聚类算法第80-82页
   ·实验及讨论分析第82-83页
   ·本章小结第83-85页
第六章 基于集成分类器的蛋白序列分析第85-107页
   ·背景知识及研究动机第85-90页
     ·研究背景第85页
     ·蛋白序列的离散化表示第85-89页
     ·存在的问题及研究目的第89-90页
   ·基于集成分类器的蛋白亚细胞定位研究第90-95页
     ·亚细胞定位研究意义第90页
     ·Covariant discriminant 算法第90-93页
     ·分类器集成第93-94页
     ·实验分析第94-95页
   ·基于集成分类器的膜蛋白类型预测第95-99页
     ·l 膜蛋白简介及研究意义第95-96页
     ·基于集成分类器的膜蛋白识别第96-97页
     ·实验结果分析第97-99页
   ·基于集成分类器的蛋白折叠识别第99-104页
     ·研究背景及研究意义第99-100页
     ·基于的D-S 证据理论的优化KNN 算法第100-102页
     ·基于集成分类器的蛋白折叠识别第102-103页
     ·实验结果第103-104页
   ·本章小结第104-107页
第七章 蛋白亚细胞位置预测分析第107-131页
   ·引言及研究动机第107-109页
   ·数据材料准备第109-111页
   ·算法方法第111-118页
     ·Gene Ontology 数据库第111-114页
     ·预测算法第114-118页
   ·实验结果及分析第118-121页
   ·讨论第121-129页
     ·算法模型的扩展第121页
     ·生物研究对象的扩展第121-129页
   ·本章小结第129-131页
第八章 在线生物服务网站建设第131-135页
   ·动机及目的第131页
   ·在线服务平台第131-134页
     ·设计框架第131-132页
     ·在线服务平台第132页
     ·人类蛋白细胞定位系统第132-134页
   ·本章小结第134-135页
第九章 总结及工作展望第135-139页
   ·本文创新工作总结第135-138页
   ·进一步工作展望第138-139页
图表目录第139-141页
参考文献第141-151页
附录1 公式(2-24)推导第151-152页
附录2 IRIS 数据集第152-156页
附录3 考古发现的两类宋代古窑器样本第156-157页
致谢第157-158页
攻读学位期间发表的学术论文目录第158-161页
学术服务第161页

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