| 提要 | 第1-7页 |
| 第1章 绪论 | 第7-13页 |
| ·论文研究背景 | 第7-11页 |
| ·后基因组时代的生物信息学 | 第7-8页 |
| ·生物信息学国内外研究现状 | 第8-9页 |
| ·生物信息学研究的热点问题 | 第9-11页 |
| ·本文的主要工作 | 第11页 |
| ·本文的组织结构 | 第11-13页 |
| 第2章 蛋白质的功能预测概述 | 第13-18页 |
| ·蛋白质的结构和功能 | 第13-15页 |
| ·蛋白质的分子组成 | 第13页 |
| ·蛋白质的结构层次 | 第13-15页 |
| ·蛋白质的功能 | 第15页 |
| ·蛋白质结构与功能的关系 | 第15页 |
| ·G蛋白偶联受体的结构与功能特征 | 第15-18页 |
| 第3章 层次分类问题概述 | 第18-26页 |
| ·类的不同层次结构 | 第18-20页 |
| ·基于预测深度不同对于层次分类问题的分析 | 第20-21页 |
| ·对于预测性能的不同评价标准 | 第21-22页 |
| ·统一的错分类成本 | 第21页 |
| ·基于距离的错分类成本 | 第21-22页 |
| ·层次错分类成本矩阵 | 第22-24页 |
| ·有的相关预测方法 | 第24-26页 |
| 第4章 利用免疫粒子群算法提高层次分类性能 | 第26-37页 |
| ·传统层次分类方法的缺陷与改进方法 | 第26-29页 |
| ·传统层次分类方法的缺陷以及Secker对其的改进 | 第26-27页 |
| ·Secker提出的方法的缺陷及本文想对其进行的改进 | 第27-29页 |
| ·传统的应用于分类规则发现的粒子群优化算法(PSO) | 第29-32页 |
| ·免疫粒子群优化算法 | 第32-37页 |
| ·免疫系统简介 | 第32-33页 |
| ·用免疫粒子群优化算法选择分类器 | 第33-37页 |
| 第5章 模拟实验与结果分析 | 第37-48页 |
| ·实验准备 | 第37-43页 |
| ·待选分类器的选择 | 第37-39页 |
| ·数据格式 | 第39-42页 |
| ·实验参数的经验设置 | 第42-43页 |
| ·实验数据的处理 | 第43-46页 |
| ·本实验采取的验证方法 | 第46-47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-48页 |
| 第6章 总结与展望 | 第48-50页 |
| ·本文完成的主要工作及不足 | 第48-49页 |
| ·今后的研究方向 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 致谢 | 第54-55页 |
| 摘要 | 第55-57页 |
| ABSTRACT | 第57-59页 |
