| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文的主要内容 | 第13-14页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第14-17页 |
| 2 相关研究方法 | 第17-21页 |
| 2.1 宏基因组数据的特征向量化 | 第17-18页 |
| 2.1.1 有监督宏基因组数据的特征向量化 | 第17页 |
| 2.1.2 无监督宏基因组数据的特征向量化 | 第17-18页 |
| 2.2 评价度量 | 第18-20页 |
| 2.2.1 有监督宏基因组分类方法评价度量 | 第18-19页 |
| 2.2.2 无监督宏基因组分类方法评价度量 | 第19-20页 |
| 2.3 本章小结 | 第20-21页 |
| 3 基于集成SVM与BLAST的有监督宏基因组分类 | 第21-37页 |
| 3.1 EnSVMB方法介绍 | 第21-24页 |
| 3.1.1 EnSVM集成分类方法 | 第21-23页 |
| 3.1.2 EnSVMB | 第23-24页 |
| 3.2 实验结果分析 | 第24-36页 |
| 3.2.1 数据集 | 第24-27页 |
| 3.2.2 Small数据集上的实验分析 | 第27-29页 |
| 3.2.3 Medium数据集上的实验分析 | 第29-32页 |
| 3.2.4 Large数据集上的实验分析 | 第32-33页 |
| 3.2.5 模拟数据集上的实验分析 | 第33-34页 |
| 3.2.6 真实数据集上的实验分析 | 第34-36页 |
| 3.3 讨论与小结 | 第36-37页 |
| 4 基于集成k-means的无监督宏基因组分类 | 第37-51页 |
| 4.1 BMC3C方法概述 | 第37-42页 |
| 4.1.1 密码子模式的特征表达 | 第37-38页 |
| 4.1.2 BMC3C的步骤 | 第38-39页 |
| 4.1.3 估算聚类个数 | 第39页 |
| 4.1.4 k-means | 第39-41页 |
| 4.1.5 图分割 | 第41-42页 |
| 4.2 实验结果分析 | 第42-49页 |
| 4.2.1 数据集与前期处理 | 第42-43页 |
| 4.2.2 模拟数据集上的实验分析 | 第43-45页 |
| 4.2.3 密码子特征的有效性分析 | 第45页 |
| 4.2.4 集成方法的有效性分析 | 第45-47页 |
| 4.2.5 真实数据集上的实验分析 | 第47-48页 |
| 4.2.6 运行时间对比 | 第48-49页 |
| 4.3 讨论与小结 | 第49-51页 |
| 5 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 论文总结 | 第51-52页 |
| 5.2 论文展望 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57-59页 |
| 发表论文及参加课题一览表 | 第59页 |