基于遗传算法和贝叶斯网的多时延基因调控网络构建研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-19页 |
| ·课题的目的及意义 | 第9页 |
| ·基因调控网络相关模型的研究 | 第9-18页 |
| ·布尔网络模型 | 第10-13页 |
| ·线性组合模型 | 第13-14页 |
| ·微分方程模型 | 第14-15页 |
| ·加权矩阵模型 | 第15页 |
| ·静态贝叶斯网络模型 | 第15-16页 |
| ·动态贝叶斯网络 | 第16-17页 |
| ·基因调控网络各种构建模型的比较 | 第17-18页 |
| ·本课题的主要研究内容 | 第18-19页 |
| 第2章 有先验知识的多时延贝叶斯网络模型 | 第19-40页 |
| ·引言 | 第19-22页 |
| ·基因调控网络 | 第19-20页 |
| ·生物学知识 | 第20-21页 |
| ·基因芯片 | 第21-22页 |
| ·有先验知识的多时延动态贝叶斯网络算法 | 第22-34页 |
| ·算法优化 | 第22-32页 |
| ·评价标准 | 第32-34页 |
| ·算法时间复杂性分析 | 第34页 |
| ·实验结果及分析 | 第34-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第3章 基于遗传算法的多时延贝叶斯网络模型 | 第40-57页 |
| ·引言 | 第40页 |
| ·基于遗传算法优化多时延贝叶斯网络 | 第40-43页 |
| ·算法优化 | 第40-41页 |
| ·基于互信息和结合位点对遗传算法进行改进 | 第41-43页 |
| ·算法时间复杂性分析 | 第43页 |
| ·实验结果及分析 | 第43-55页 |
| ·遗传算法对实验结果的影响 | 第44-45页 |
| ·遗传算法迭代次数对实验结果的影响 | 第45-52页 |
| ·算法比较 | 第52-55页 |
| ·本章小结 | 第55-57页 |
| 第4章 系统描述 | 第57-64页 |
| ·引言 | 第57页 |
| ·基因表达数据处理的流程 | 第57-58页 |
| ·系统描述 | 第58-62页 |
| ·数据接口 | 第59-60页 |
| ·参数设置 | 第60页 |
| ·基因调控网络推断 | 第60-61页 |
| ·结果分析 | 第61-62页 |
| ·本系统运行所需要的环境 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-64页 |
| 结论 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-71页 |
| 致谢 | 第71页 |
