基于智能Agent的生物信息检索系统设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-24页 |
| ·论文的研究概况 | 第11-19页 |
| ·生物信息与生物信息学 | 第11-15页 |
| ·信息检索技术 | 第15-17页 |
| ·机器学习方法 | 第17-18页 |
| ·Agent 在网络信息检索中的应用 | 第18-19页 |
| ·论文的研究问题 | 第19-21页 |
| ·蛋白质序列鉴定 | 第19-20页 |
| ·蛋白质结构预测 | 第20-21页 |
| ·论文的主要工作 | 第21-22页 |
| ·论文的组织 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第二章 串联质谱和机器学习技术 | 第24-40页 |
| ·质谱技术的蛋白质序列测定 | 第24-32页 |
| ·蛋白质组成 | 第25-26页 |
| ·串联质谱搜索数据库的肽鉴定 | 第26-32页 |
| ·机器学习相关技术 | 第32-38页 |
| ·检索函数 | 第33-36页 |
| ·核函数技术 | 第36-37页 |
| ·支持向量机 | 第37-38页 |
| ·本章小结 | 第38-40页 |
| 第三章 检索函数机器学习方法 | 第40-47页 |
| ·数据“块” | 第41-44页 |
| ·块内数据归一化 | 第41页 |
| ·基于块特征的向量扩充 | 第41页 |
| ·块层次上的数据缩减 | 第41-42页 |
| ·K 近块排位 | 第42-44页 |
| ·实验 | 第44-46页 |
| ·LOBO 交叉验证法 | 第44页 |
| ·结果 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 系统的设计 | 第47-64页 |
| ·AGENT 技术 | 第47-49页 |
| ·Agent 的概念 | 第47页 |
| ·Agent 的特性 | 第47-48页 |
| ·Agent 的顶级抽象体系结构 | 第48-49页 |
| ·信息过滤AGENT | 第49-50页 |
| ·用户个性化AGENT 设计 | 第50-54页 |
| ·系统结构及功能 | 第51-52页 |
| ·用户模型的建立和使用 | 第52-53页 |
| ·信息过滤Agent 的算法 | 第53-54页 |
| ·多AGENT 学习 | 第54-60页 |
| ·合作过滤MAS | 第55页 |
| ·协作管理机制 | 第55-60页 |
| ·系统开发环境介绍 | 第60-61页 |
| ·系统分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-64页 |
| 第五章 实验结果及分析 | 第64-68页 |
| ·排位函数性能评价 | 第64页 |
| ·系统预期效果分析 | 第64-66页 |
| ·相关比较 | 第66-67页 |
| ·本章小结 | 第67-68页 |
| 第六章 结束语 | 第68-71页 |
| ·总结 | 第68页 |
| ·展望 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 参考文献 | 第72-75页 |
| 攻硕期间取得的研究成果 | 第75-76页 |
