| 提要 | 第1-5页 |
| 目录 | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第6-9页 |
| ·问题的提出 | 第7页 |
| ·国内外研究现状 | 第7-9页 |
| 第2章 MOTIF的定义与建模 | 第9-12页 |
| ·MOTIF定义 | 第9-10页 |
| ·MOTIF建模 | 第10-12页 |
| ·串模型 | 第10页 |
| ·矩阵模型 | 第10-11页 |
| ·可视化模型 | 第11-12页 |
| 第3章 MOTIF识别结果的衡量标准及常用方法 | 第12-18页 |
| ·MOTIF识别结果的衡量标准 | 第12-13页 |
| ·识别MOTIF的几个常用方法 | 第13-18页 |
| ·EM算法 | 第14-15页 |
| ·HMM算法 | 第15-16页 |
| ·计数法 | 第16页 |
| ·WORDUP算法 | 第16-17页 |
| ·gibbs采样算法 | 第17-18页 |
| 第4章 吉布斯采样算法 | 第18-31页 |
| ·吉布斯采样算法的基本算法 | 第18页 |
| ·吉布斯采样算法识别MOTIF | 第18-21页 |
| ·吉布斯采样算法识别MOTIF的仿真实验 | 第21-29页 |
| ·吉布斯采样算法识别MOTIF的结论及改进的相关探讨 | 第29-31页 |
| ·结论及启示 | 第29页 |
| ·算法改进的探讨 | 第29-31页 |
| 第5章 改进的吉布斯采样算法 | 第31-48页 |
| ·总体思路 | 第31-32页 |
| ·二次采样流程 | 第32-40页 |
| ·根据显著性选择最终MOTIF | 第40-46页 |
| ·改进算法与传统吉布斯采样算法的比较 | 第46-47页 |
| ·展望 | 第47-48页 |
| 参考文献 | 第48-50页 |
| 致谢 | 第50-51页 |
| 摘要 | 第51-53页 |
| ABSTRACT | 第53-55页 |