| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-14页 |
| 1.2.1 PPI网络功能模块检测 | 第10-13页 |
| 1.2.2 蚁群聚类算法 | 第13-14页 |
| 1.2.3 并行计算技术 | 第14页 |
| 1.3 本文的主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 PPI网络功能模块检测及蚁群聚类算法概述 | 第17-29页 |
| 2.1 PPI网络及其功能模块检测过程 | 第17-22页 |
| 2.1.1 PPI网络概述 | 第17页 |
| 2.1.2 PPI网络重要性质 | 第17-19页 |
| 2.1.3 PPI网络数据 | 第19-20页 |
| 2.1.4 PPI网络功能模块检测过程 | 第20-21页 |
| 2.1.5 PPI网络功能模块检测方法评价指标 | 第21-22页 |
| 2.2 蚁群聚类算法 | 第22-24页 |
| 2.2.1 蚁群聚类算法思想 | 第22-23页 |
| 2.2.2 蚁群聚类算法框架 | 第23-24页 |
| 2.3 基于蚁群聚类的PPI网络功能模块检测算法ACC-FMD | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-29页 |
| 第3章 快速融合蛋白质基因表达信息的PPI网络蚁群聚类算法 | 第29-45页 |
| 3.1 算法思想 | 第29-30页 |
| 3.2 算法描述与分析 | 第30-34页 |
| 3.2.1 计算蛋白质的关键性 | 第30-31页 |
| 3.2.2 抽取核心组蛋白质 | 第31页 |
| 3.2.3 蚁群聚类过程 | 第31-32页 |
| 3.2.4 算法描述与分析 | 第32-34页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第34-43页 |
| 3.3.1 实验数据集 | 第34页 |
| 3.3.2 参数对算法的影响 | 第34-38页 |
| 3.3.3 与ACC-FMD算法相比 | 第38-40页 |
| 3.3.4 与其它经典算法相比 | 第40-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-45页 |
| 第4章 基于Map Reduce并行机制和精英解进化的PPI网络蚁群聚类方法 | 第45-57页 |
| 4.1 Map Reduce模型 | 第45-46页 |
| 4.2 算法思想 | 第46-47页 |
| 4.3 算法描述与分析 | 第47-51页 |
| 4.3.1 任务划分 | 第47-48页 |
| 4.3.2 多种群并行求解 | 第48页 |
| 4.3.3 精英解进化 | 第48-50页 |
| 4.3.4 算法描述与分析 | 第50-51页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第51-55页 |
| 4.4.1 参数对算法的影响 | 第51-52页 |
| 4.4.2 并行化效果 | 第52-54页 |
| 4.4.3 MRACC-FMD与其他算法的比较 | 第54-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 结论 | 第57-59页 |
| 参考文献 | 第59-63页 |
| 攻读硕士学位期间所发表的学术论文 | 第63-65页 |
| 致谢 | 第65页 |
