| 第一章 绪论 | 第1-13页 |
| ·研究目的和意义 | 第7-8页 |
| ·国内外的研究现状 | 第8-10页 |
| ·论文的主要研究内容和组织 | 第10-12页 |
| ·论文的主要创新 | 第12-13页 |
| 第二章 数据挖掘应用于ncRNA预测的理论 | 第13-34页 |
| ·数据挖掘的概念及常用方法 | 第13-18页 |
| ·ncRNA相关的生物学基础 | 第18-21页 |
| ·ncRNA的生物学背景和已有预测方法 | 第21-23页 |
| ·主成分分析的原理和步骤 | 第23-25页 |
| ·人工神经网络的原理及实现 | 第25-34页 |
| 第三章 ncRNA预测数据挖掘模型的实现 | 第34-51页 |
| ·模型的总体构架 | 第34-35页 |
| ·数据的准备和特征的提取 | 第35-36页 |
| ·数据挖掘模型的实现环境--MATLAB | 第36-37页 |
| ·用MATLAB进行主成分分析 | 第37-39页 |
| ·用MATLAB进行神经网络的训练 | 第39-43页 |
| ·MATLAB与C语言的接口 | 第43-45页 |
| ·用户预测系统的实现 | 第45-51页 |
| 第四章 结论和展望 | 第51-53页 |
| ·结论 | 第51页 |
| ·展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-56页 |
| 致谢 | 第56页 |