摘要 | 第4-5页 |
Abstract | 第5-6页 |
1 绪论 | 第8-11页 |
1.1 研究背景意义 | 第8-9页 |
1.2 国内外研究现状 | 第9-10页 |
1.3 论文主要研究工作和结构安排 | 第10-11页 |
2 数据集与评价指标 | 第11-13页 |
2.1 数据集 | 第11页 |
2.2 模型评价指标 | 第11-13页 |
3 基于近似最优超平面模糊支持向量机的蛋白质二级结构预测 | 第13-27页 |
3.1 模糊支持向量机简介 | 第13-17页 |
3.2 数据预处理 | 第17-18页 |
3.3 使用FSVM进行蛋白质二级结构预测 | 第18-19页 |
3.4 实验及其结果分析 | 第19-27页 |
4 基于CNN_FSVM对蛋白质二级结构进行预测 | 第27-37页 |
4.1 卷积神经网络简介 | 第27-29页 |
4.2 数据预处理 | 第29-30页 |
4.3 CNN-FSVM神经网络结构 | 第30-31页 |
4.4 实验及其结果分析 | 第31-37页 |
5 基于CNN_LSTM对蛋白质二级结构进行预测 | 第37-46页 |
5.1 RNN与LSTM简介 | 第37-40页 |
5.2 双向循环神经网络(BRNN) 简介 | 第40-41页 |
5.3 数据预处理 | 第41-42页 |
5.4 CNN_LSTM神经网络结构 | 第42-43页 |
5.5 实验及其结果 | 第43-46页 |
6 总结与展望 | 第46-48页 |
参考文献 | 第48-53页 |
附录 | 第53-55页 |
1 迭代寻找加权的类中心 | 第53页 |
2 迭代寻近似最优分割超平面的最终位置 | 第53-55页 |
攻读学位期间的研究成果 | 第55-56页 |
致谢 | 第56页 |