面向生化网络的文献挖掘方法研究与系统集成
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-21页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·文献挖掘 | 第12-13页 |
| ·生物医学文献挖掘 | 第13-18页 |
| ·生物医学文献挖掘的概念 | 第13-16页 |
| ·生物医学文献挖掘的研究现状及发展趋势 | 第16-18页 |
| ·本文研究概述 | 第18-21页 |
| ·本文的主要工作 | 第18-19页 |
| ·本文的内容安排 | 第19-21页 |
| 第二章 文献挖掘系统框架 | 第21-29页 |
| ·概述 | 第21页 |
| ·背景简介 | 第21页 |
| ·BNLitMiner 系统方案 | 第21-28页 |
| ·引言 | 第21-24页 |
| ·BNLitMiner 基本流程 | 第24-26页 |
| ·BNLitMiner 体系架构 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第三章 贝叶斯统计在文献挖掘中的应用 | 第29-40页 |
| ·概述 | 第29页 |
| ·背景简介 | 第29-30页 |
| ·LRABIB 算法的思想 | 第30-32页 |
| ·贝叶斯方法原理 | 第30-31页 |
| ·改进的贝叶斯算法 | 第31-32页 |
| ·LRABIB 算法描述 | 第32-35页 |
| ·算法基本流程 | 第32页 |
| ·算法的详细描述 | 第32-35页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第35-39页 |
| ·实验设计 | 第35-37页 |
| ·性能分析 | 第37-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基因本体在文献挖掘中应用 | 第40-55页 |
| ·概述 | 第40页 |
| ·背景简介 | 第40页 |
| ·基本原理 | 第40-44页 |
| ·支持向量机 | 第40-41页 |
| ·基因本体 | 第41-43页 |
| ·支持向量机中引入GO 用于生物医学文献分类 | 第43-44页 |
| ·GO-SVM 算法 | 第44-54页 |
| ·算法的描述 | 第44-48页 |
| ·实验设计与结果分析 | 第48-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 BioIMIS 系统的设计与实现 | 第55-63页 |
| ·概述 | 第55页 |
| ·BioIMIS 系统设计 | 第55-58页 |
| ·系统框架设计 | 第55页 |
| ·基本流程设计 | 第55-57页 |
| ·系统的软件实现 | 第57-58页 |
| ·BioIMIS 数据集成 | 第58-60页 |
| ·实体识别过程中的数据集成 | 第58-59页 |
| ·相互关系提取过程中的数据集成 | 第59页 |
| ·网络构建过程中的数据集成 | 第59-60页 |
| ·BioIMIS 系统特点分析 | 第60-61页 |
| ·系统的主要设计技术 | 第60页 |
| ·系统的主要特色 | 第60-61页 |
| ·实验及结果分析 | 第61-62页 |
| ·本章小结 | 第62-63页 |
| 第六章 总结与展望 | 第63-65页 |
| ·工作总结 | 第63-64页 |
| ·工作展望 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-68页 |
| 致谢 | 第68-69页 |
| 在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第69页 |
