基于SVM骨性关节炎中药分子分析的应用研究
| 中文摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-13页 |
| ·本文的研究背景 | 第9-10页 |
| ·计算机辅助药物设计的简介 | 第10页 |
| ·定量构效方法与数理统计分析方法 | 第10-11页 |
| ·论文的结构 | 第11-13页 |
| 第二章 理论基础 | 第13-23页 |
| ·统计学习理论 | 第13-14页 |
| ·SVM相关理论 | 第14-20页 |
| ·线性SVM | 第14-18页 |
| ·非线性SVM | 第18页 |
| ·one-class SVM | 第18-20页 |
| ·核函数的基本性质 | 第20-21页 |
| ·SVM训练算法 | 第21-22页 |
| ·小结 | 第22-23页 |
| 第三章 SVM分类器的构造 | 第23-35页 |
| ·基于粗糙集理论的属性约简 | 第23-26页 |
| ·粗糙集理论基本概念 | 第23-25页 |
| ·粗糙集与SVM的结合 | 第25-26页 |
| ·混合核函数的构建 | 第26-29页 |
| ·核函数的分类 | 第26页 |
| ·单核核函数的局限性 | 第26-27页 |
| ·混合核函数的构造方法 | 第27-29页 |
| ·SVM参数的设定 | 第29-30页 |
| ·课题构建的SVM软件 | 第30-34页 |
| ·小结 | 第34-35页 |
| 第四章 中药功效的初分类研究 | 第35-43页 |
| ·中药药性与功效的关联 | 第35页 |
| ·骨性关节炎复方的功效的研究方法 | 第35-37页 |
| ·实验数据集 | 第36页 |
| ·中药样本数据的特征量化 | 第36-37页 |
| ·粗糙集对样本的属性约简 | 第37-39页 |
| ·SVM功效分类器 | 第39-41页 |
| ·模型的构建 | 第39-40页 |
| ·预测治疗骨性关节炎中药的功效 | 第40-41页 |
| ·实验结果分析 | 第41页 |
| ·实验意义 | 第41页 |
| ·小结 | 第41-43页 |
| 第五章 骨性关节炎中药分子的相关分析 | 第43-52页 |
| ·研究的依据与方法 | 第43-44页 |
| ·数据的收集与处理 | 第44-46页 |
| ·常用的生物化学数据库 | 第44-45页 |
| ·分子数据集 | 第45-46页 |
| ·分子描述符 | 第46页 |
| ·基于ONE-CLASS中药分子的类药性质的分析 | 第46-47页 |
| ·解决方案的提出 | 第46页 |
| ·实验模型的构造 | 第46-47页 |
| ·实验结果分析 | 第47页 |
| ·基于SVM的中药分子的活性分类模型的构建 | 第47-50页 |
| ·问题描述与数据集的划分 | 第47-48页 |
| ·分子数据集的降维 | 第48-49页 |
| ·基于混合核SVM的药物分子的活性识别模型 | 第49-50页 |
| ·实验结果的分析 | 第50-51页 |
| ·实验意义 | 第51页 |
| ·小结 | 第51-52页 |
| 工作总结 | 第52-53页 |
| 问题及展望 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 致谢 | 第57-58页 |
| 个人简历 | 第58-59页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第59页 |
