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基于核选择的非线性判别分析及其在亚细胞定位中的应用

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第8-16页
    1.1 研究背景第8-11页
        1.1.1 蛋白质及其亚细胞位置第9-10页
        1.1.2 蛋白质亚细胞定位的流程第10-11页
    1.2 研究现状第11-13页
    1.3 论文的研究内容及改进点第13页
    1.4 论文组织结构第13-16页
第二章 蛋白质亚细胞定位的相关方法第16-22页
    2.1 蛋白质序列特征表达第16-19页
        2.1.1 伪特异性得分矩阵第16页
        2.1.2 PSSM-S特征表达法第16-19页
    2.2 蛋白质亚细胞定位中的降维算法第19-20页
    2.3 分类算法第20页
    2.4 分类模型的检验与评估第20-21页
    2.5 小结第21-22页
第三章 基于单核核判别分析法的蛋白质亚细胞定位的研究第22-40页
    3.1 基于KDA的蛋白质亚细胞位置预测流程第22-23页
    3.2 核判别分析法(KDA)第23-25页
        3.2.1 核函数第23页
        3.2.2 核判别分析算法的原理第23-25页
    3.3 基于重构误差的核函数参数选择算法第25-30页
        3.3.1 KDA的重构误差第25-26页
        3.3.2 算法原理第26页
        3.3.3 边界样本和内部样本选择算法第26-28页
        3.3.4 判别标准第28-29页
        3.3.5 算法流程第29-30页
    3.4 实验第30-38页
        3.4.1 蛋白质标准数据集第30-31页
        3.4.2 网格搜索法第31页
        3.4.3 实验流程第31-32页
        3.4.4 实验结果与分析第32-38页
    3.5 小结第38-40页
第四章 基于组合核函数的核判别分析法的蛋白质亚细胞定位的研究第40-48页
    4.1 组合核函数的设计第40页
    4.2 组合核函数参数的选择第40-41页
    4.3 基于组合核函数的蛋白质亚细胞位置预测流程第41页
    4.4 实验第41-46页
        4.4.1 实验流程第41-42页
        4.4.2 实验结果分析第42-46页
    4.5 小结第46-48页
第五章 总结与展望第48-50页
    5.1 总结第48页
    5.2 未来展望第48-50页
参考文献第50-54页
攻读硕士学位期间完成的科研成果第54-56页
致谢第56页

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