基于智能计算的蛋白质结构预测系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| ·课题背景、目的和意义 | 第10页 |
| ·研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文的组织结构 | 第12页 |
| ·课题的研究各阶段具体内容 | 第12-14页 |
| 第二章 相关理论与技术 | 第14-22页 |
| ·蛋白质相关知识 | 第14-17页 |
| ·蛋白质的组成 | 第14-15页 |
| ·蛋白质的结构 | 第15-16页 |
| ·蛋白质结构数据集 | 第16-17页 |
| ·特征提取方法 | 第17-18页 |
| ·蛋白质三级结构预测方法 | 第18-19页 |
| ·应用于生物信息学领域的机器学习方法 | 第19-22页 |
| 第三章 分类模型的建立及优化 | 第22-30页 |
| ·神经网络 | 第22-24页 |
| ·神经网络结构 | 第22-23页 |
| ·神经网络算法描述 | 第23页 |
| ·神经网络的特点 | 第23-24页 |
| ·神经网络与蛋白质结构预测 | 第24页 |
| ·KNN 算法 | 第24-27页 |
| ·KNN 算法概述 | 第24-25页 |
| ·KNN 算法的流程 | 第25-26页 |
| ·KNN 算法需要解决的问题 | 第26页 |
| ·KNN 算法与蛋白质三级结构预测 | 第26-27页 |
| ·优化算法介绍 | 第27-30页 |
| ·梯度下降优化算法（BP） | 第27-28页 |
| ·粒子群优化算法(PSO) | 第28-30页 |
| 第四章 系统的分析与设计 | 第30-36页 |
| ·需求分析 | 第30页 |
| ·可行性分析 | 第30-31页 |
| ·技术可行性 | 第30-31页 |
| ·经济可行性 | 第31页 |
| ·系统的设计 | 第31-32页 |
| ·数据库设计 | 第32-34页 |
| ·系统开发语言 | 第34-36页 |
| 第五章 功能模块的实现与测试 | 第36-50页 |
| ·登陆模块 | 第36-38页 |
| ·系统主界面 | 第38-39页 |
| ·选择数据集 | 第39页 |
| ·特征提取模块 | 第39-45页 |
| ·结构预测模块 | 第45-50页 |
| 第六章 结束语 | 第50-52页 |
| ·全文总结 | 第50页 |
| ·进一步的研究设想 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-58页 |
| 附录 | 第58页 |
