基于特征向量的宏基因组测序序列分类算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 本章概要 | 第11页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-13页 |
| ·研究现状 | 第13-15页 |
| ·宏基因组测序序列分类问题定义 | 第13-14页 |
| ·测序序列分类算法研究 | 第14-15页 |
| ·本文研究内容 | 第15-17页 |
| ·论文组织 | 第17-19页 |
| 第2章 相关知识和技术 | 第19-35页 |
| 本章概要 | 第19页 |
| ·生物分类层次 | 第19页 |
| ·基因与DNA序列 | 第19-20页 |
| ·基因组学的相关概念 | 第20-26页 |
| ·基因组与宏基因组相关知识 | 第20-22页 |
| ·宏基因组测序技术 | 第22-26页 |
| ·分类算法的相关技术 | 第26-31页 |
| ·特征提取方法概述 | 第26页 |
| ·相似性度量方法 | 第26-27页 |
| ·分类技术及相关算法 | 第27-31页 |
| ·分类器性能评价指标 | 第31-33页 |
| ·本章小结 | 第33-35页 |
| 第3章 特征提取和降维技术研究 | 第35-47页 |
| 本章概要 | 第35页 |
| ·引言 | 第35页 |
| ·已有工作介绍 | 第35-37页 |
| ·相关特征提取方法 | 第35-37页 |
| ·相关特征降维方法 | 第37页 |
| ·宏基因组特征提取技术 | 第37-41页 |
| ·基于马尔可夫模型的特征提取方法 | 第37-40页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第40-41页 |
| ·宏基因组特征降维技术 | 第41-44页 |
| ·基于互信息选择的特征降维方法 | 第42-43页 |
| ·实验结果及性能分析 | 第43-44页 |
| ·本章小结 | 第44-47页 |
| 第4章 基于特征向量的SVM分类算法研究 | 第47-61页 |
| 本章概要 | 第47页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·已有工作介绍 | 第47-49页 |
| ·SVM分类算法的设计及与实现 | 第49-53页 |
| ·SVM训练集过滤预处理 | 第49-51页 |
| ·SVM训练过程加速方法 | 第51-52页 |
| ·基于特征向量的SVM算法总体流程 | 第52-53页 |
| ·实验结果与性能分析 | 第53-60页 |
| ·实验数据集介绍 | 第53-54页 |
| ·模拟数据集上实验结果 | 第54-58页 |
| ·真实数据集上实验结果 | 第58页 |
| ·算法总运行时间实验结果 | 第58-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 第5章 总结 | 第61-67页 |
| 本章概要 | 第61页 |
| ·本文工作 | 第61-63页 |
| ·本文贡献与创新之处 | 第63-64页 |
| ·进一步工作 | 第64-67页 |
| 参考文献 | 第67-73页 |
| 附录1 插图索引 | 第73-74页 |
| 附录2 表格索引 | 第74-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 在读期间发表的学术论文 | 第77-78页 |
| 攻读学位期间参加的科研项目 | 第78页 |
