| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-17页 |
| ·系统发育树的研究背景和意义 | 第11-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-14页 |
| ·系统进化树构建的主要过程及相关软件 | 第14-15页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第15-16页 |
| ·本文的章节安排 | 第16-17页 |
| 第2章 系统发育树构建算法 | 第17-27页 |
| ·层次聚类 | 第17-20页 |
| ·不加权算术平均组对方法（UPGMA） | 第20页 |
| ·邻接法（NJ） | 第20-22页 |
| ·模糊聚类法 | 第22-23页 |
| ·动态增长自组织树算法 | 第23-24页 |
| ·多叉自组织树算法 | 第24-25页 |
| ·其他进化树构建算法 | 第25-26页 |
| ·小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于横纵法构建进化树 | 第27-38页 |
| ·横纵法的基本思想 | 第27页 |
| ·横纵法的具体步骤 | 第27-28页 |
| ·测试实例和结果分析 | 第28-37页 |
| ·实验数据 | 第28-29页 |
| ·基于序列描述符比较的相似分析 | 第29-34页 |
| ·DNA 序列的图形表示 | 第29-31页 |
| ·数值刻画 | 第31-33页 |
| ·构造距离矩阵 | 第33-34页 |
| ·进化树的构建 | 第34-37页 |
| ·小结 | 第37-38页 |
| 第4章 基于调整权重的自组织映射构建进化树 | 第38-50页 |
| ·自组织映射网络 | 第38-41页 |
| ·自组织映射概述 | 第38-39页 |
| ·自组织映射学习过程 | 第39-41页 |
| ·新方法的基本思想 | 第41-42页 |
| ·新算法的具体步骤 | 第42-43页 |
| ·测试实例和结果分析 | 第43-49页 |
| ·实验数据 | 第43页 |
| ·DNA 序列编码 | 第43-45页 |
| ·进化树构建 | 第45-49页 |
| ·两种新方法实验结果比较分析 | 第49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文和参加的项目 | 第60-61页 |