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复杂生物网络集中频繁模式挖掘软件开发研究

摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第一章 绪论第10-18页
   ·课题研究背景第10-13页
     ·生物信息学简介第10-11页
     ·生物网络简介第11-12页
     ·基因表达数据的相关概念第12-13页
   ·复杂生物网络集频繁模式挖掘算法综述第13-15页
   ·课题的研究内容第15-16页
   ·本文的工作与组织第16-18页
第二章 图论基础及其相关术语的定义第18-24页
   ·图的定义和术语第18-19页
   ·图的一些基本性质第19页
   ·图的代数表示第19-21页
     ·邻接矩阵第19-20页
     ·正向表第20页
     ·邻接表第20-21页
   ·论文中需要用到的术语及其定义第21-22页
   ·小结第22-24页
第三章 频繁稠密点集的挖掘第24-46页
   ·问题的描述第24-25页
   ·复杂生物网络集的存储方式第25-31页
     ·生物网络集的逻辑存储结构第25-26页
     ·图集中边的支持向量物理存储结构第26-28页
     ·生物网络集的物理存储结构第28-30页
     ·该生物网络集物理存储结构的应用第30-31页
   ·基于摘要图-候选网络子集策略的频繁稠密点集挖掘算法第31-39页
     ·算法概述第31-32页
     ·FLITER 算法第32-35页
     ·GCLUSTER 算法第35-37页
     ·频繁稠密点集挖掘算法框架第37-39页
   ·实验结果与分析第39-45页
     ·实验数据处理与建模第39-40页
     ·实验结果分析第40-45页
   ·小结第45-46页
第四章 频繁稠密点集挖掘算法在衰老基因差异表达方面的应用第46-50页
   ·衰老基因差异表达研究的背景第46-47页
   ·频繁稠密点集算法在探究小鼠衰老基因表达中的应用第47-49页
   ·小结第49-50页
第五章 频繁稠密点集挖掘软件介绍第50-58页
   ·功能简介第50-51页
   ·使用方法介绍第51-57页
     ·摘要图功能操作第52-54页
     ·投影和聚类功能操作第54-55页
     ·稠密点集挖掘功能操作第55-57页
   ·小结第57-58页
第六章 总结与展望第58-60页
   ·本文总结第58-59页
   ·后续研究与展望第59-60页
参考文献第60-66页
致谢第66-68页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第68页

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