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基于深度学习的蛋白质二级结构预测

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

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