| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 1 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 生物信息学 | 第10-11页 |
| 1.2 RNA研究的目的和意义 | 第11-15页 |
| 1.2.1 RNA二级结构预测的生物学意义 | 第11-12页 |
| 1.2.2 RNA二级结构预测的现状 | 第12-14页 |
| 1.2.3 RNA二级结构预测存在的问题 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的结构安排 | 第15-16页 |
| 2 RNA研究基本理论 | 第16-34页 |
| 2.1 RNA生物学背景 | 第16-24页 |
| 2.1.1 RNA的概念 | 第16-18页 |
| 2.1.2 RNA的类别与功能 | 第18-22页 |
| 2.1.3 RNA表示方式 | 第22-23页 |
| 2.1.4 RNA结构特点 | 第23-24页 |
| 2.2 RNA的二级结构 | 第24-33页 |
| 2.2.1 RNA二级结构的概念 | 第24-25页 |
| 2.2.2 RNA二级结构的基本结构单元 | 第25-27页 |
| 2.2.3 RNA二级结构的表示方法 | 第27-33页 |
| 2.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 3 RNA二级结构预测的模型与算法 | 第34-46页 |
| 3.1 RNA二级结构预测的模型 | 第34-41页 |
| 3.1.1 共变模型 | 第34-35页 |
| 3.1.2 随机上下文无关语法模型 | 第35-37页 |
| 3.1.3 最小自由能模型 | 第37-41页 |
| 3.2 RNA二级结构预测的算法 | 第41-45页 |
| 3.2.1 粒子群算法 | 第41-43页 |
| 3.2.2 蚁群算法 | 第43-44页 |
| 3.2.3 Zuker动态规划算法 | 第44-45页 |
| 3.3 本章小结 | 第45-46页 |
| 4 Hopfield神经网络 | 第46-51页 |
| 4.1 Hopfield神经网络概述 | 第46-48页 |
| 4.2 RNA预测中的Hopfield神经网络 | 第48-50页 |
| 4.3 本章小结 | 第50-51页 |
| 5 免疫优化Hopfield神经网络预测RNA二级结构 | 第51-63页 |
| 5.1 免疫算法 | 第51-52页 |
| 5.2 k均值聚类 | 第52-53页 |
| 5.3 免疫优化Hopfield神经网络的原理 | 第53-54页 |
| 5.4 免疫优化Hopfield神经网络的应用 | 第54-61页 |
| 5.4.1 算法的流程 | 第54-55页 |
| 5.4.2 算法的实现 | 第55-58页 |
| 5.4.3 算法仿真与结果分析 | 第58-61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-63页 |
| 6 总结与展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70页 |