| 第一章 绪论 | 第1-14页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·蛋白质结构预测主要方法 | 第8-9页 |
| ·常用的蛋白质结构与序列数据库简介 | 第9-11页 |
| ·本文主要研究内容 | 第11-13页 |
| ·论文结构安排 | 第13-14页 |
| 第二章 支持向量机和多分类器组合 | 第14-28页 |
| ·支持向量机 | 第14-18页 |
| ·其他分类器 | 第18-19页 |
| ·多分类器组合 | 第19-23页 |
| ·分类器输出信息 | 第20-21页 |
| ·多分类器组合类型 | 第21-23页 |
| ·CMC组合规则 | 第23-27页 |
| ·多分类器融合 | 第23-26页 |
| ·多分类器选择 | 第26-27页 |
| ·小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于多分类器级联算法的蛋白质折叠子预测 | 第28-37页 |
| ·蛋白质折叠子 | 第28-31页 |
| ·蛋白质结构层次 | 第28-29页 |
| ·折叠子 | 第29-31页 |
| ·基于支持向量机的多分类器级联算法 | 第31-32页 |
| ·实验内容及结果分析 | 第32-35页 |
| ·折叠子数据库 | 第32-33页 |
| ·实验内容 | 第33-35页 |
| ·结果讨论 | 第35页 |
| ·小结 | 第35-37页 |
| 第四章 基于改进的决策模板算法的蛋白质结构类分类研究 | 第37-53页 |
| ·蛋白质结构类 | 第37-38页 |
| ·成员分类器的设计 | 第38-39页 |
| ·多分类器融合算法 | 第39-43页 |
| ·改进的决策模板(DT)融合算法 | 第43-47页 |
| ·DT算法描述 | 第43-44页 |
| ·基于输出向量的DT算法 | 第44-45页 |
| ·基于分类器的DT算法 | 第45-46页 |
| ·加权融合算法 | 第46-47页 |
| ·实验分析 | 第47-52页 |
| ·数据库 | 第47页 |
| ·特征提取 | 第47-48页 |
| ·实验设计和结果分析 | 第48-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 第五章 选择算法研究及在蛋白质四级结构分类中的应用 | 第53-63页 |
| ·蛋白质四级结构 | 第53-54页 |
| ·多分类器选择算法 | 第54-58页 |
| ·基础概念 | 第54-55页 |
| ·理论框架 | 第55-58页 |
| ·两种分类器选择算法 | 第58-59页 |
| ·实验分析和讨论 | 第59-61页 |
| ·分类系统检验 | 第60页 |
| ·结果与讨论 | 第60-61页 |
| ·小结 | 第61-63页 |
| 第六章 总结和展望 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 作者发表或录用文章及参与项目 | 第73-74页 |
| 附录 | 第74-83页 |