小波支持向量机在蛋白质结构功能预测中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-29页 |
| ·引言 | 第10-11页 |
| ·蛋白质的结构层次 | 第11-12页 |
| ·蛋白质结构和功能预测 | 第12-13页 |
| ·特征提取与优化方法 | 第13-18页 |
| ·遗传算法 | 第13-14页 |
| ·偏最小二乘 | 第14页 |
| ·傅里叶变换 | 第14-15页 |
| ·小波变换 | 第15-18页 |
| ·支持向量机 | 第18-23页 |
| ·两类问题 | 第19-20页 |
| ·多类分类问题 | 第20-21页 |
| ·分类系统的评价 | 第21-23页 |
| ·评价方法 | 第21-22页 |
| ·评价指标 | 第22-23页 |
| ·本文主要研究内容 | 第23-24页 |
| 参考文献 | 第24-29页 |
| 第二章 蛋白质二级结构预测 | 第29-48页 |
| ·引言 | 第29-32页 |
| ·材料与方法原理 | 第32-35页 |
| ·数据集 | 第32页 |
| ·离散小波变换原理 | 第32-34页 |
| ·支持向量机原理 | 第34-35页 |
| ·结果与讨论 | 第35-43页 |
| ·分解尺度和分解小波的选择 | 第35-38页 |
| ·疏水值的选择 | 第38-40页 |
| ·预测结果 | 第40-41页 |
| ·与其他方法的比较 | 第41-42页 |
| ·序列同源性的影响 | 第42-43页 |
| ·结论 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-48页 |
| 第三章 酶结构预测 | 第48-64页 |
| ·引言 | 第48-50页 |
| ·数据集 | 第50页 |
| ·原理 | 第50-53页 |
| ·离散小波变换原理 | 第50-51页 |
| ·蛋白酶特征向量的构建 | 第51-52页 |
| ·支持向量机原理 | 第52-53页 |
| ·实验结果 | 第53-59页 |
| ·事例 | 第53-55页 |
| ·分解尺度的选择 | 第55页 |
| ·分解函数的选择 | 第55-56页 |
| ·疏水值的选择 | 第56-57页 |
| ·与文献方法的比较 | 第57-59页 |
| ·讨论 | 第59页 |
| ·结论 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 第四章 凋亡蛋白亚细胞位点预测 | 第64-79页 |
| ·引言 | 第64-66页 |
| ·原理与方法 | 第66-70页 |
| ·数据集 | 第66-67页 |
| ·离散小波变换原理 | 第67-69页 |
| ·多类支持向量机分类器 | 第69-70页 |
| ·结果与讨论 | 第70-75页 |
| ·分解层数的选择 | 第70-71页 |
| ·分解函数的选择 | 第71-72页 |
| ·疏水值的选择 | 第72-73页 |
| ·与文献方法的比较 | 第73-75页 |
| ·结论 | 第75-76页 |
| 参考文献 | 第76-79页 |
| 第五章 膜蛋白类型预测 | 第79-88页 |
| ·前言 | 第79-81页 |
| ·材料与方法 | 第81-82页 |
| ·数据集 | 第81页 |
| ·离散小波变换原理 | 第81-82页 |
| ·支持向量机分类器 | 第82页 |
| ·结果与讨论 | 第82-86页 |
| ·实例 | 第83-84页 |
| ·分解函数及分解层数的选择 | 第84-85页 |
| ·实验结果 | 第85-86页 |
| ·结论 | 第86页 |
| 参考文献 | 第86-88页 |
| 攻读硕士学位期间的研究成果 | 第88-89页 |
| 致谢 | 第89页 |
