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生物序列近似频繁模式挖掘研究

致谢第7-8页
摘要第8-9页
abstract第9-10页
第一章 绪论第15-21页
    1.1 引言第15-17页
    1.2 课题来源及本文主要研究内容第17-19页
    1.3 本文组织结构第19-20页
    1.4 本章小结第20-21页
第二章 相关工作概述第21-39页
    2.1 模式匹配问题的研究现状第21-29页
        2.1.1 精确模式匹配问题第22-24页
        2.1.2 近似模式匹配问题第24-26页
        2.1.3 带通配符和间隔约束的模式匹配问题第26-29页
    2.2 模式挖掘问题的研究现状第29-38页
        2.2.1 精确模式挖掘问题第31-34页
        2.2.2 近似模式挖掘问题第34-38页
    2.3 本章小结第38-39页
第三章 基于编辑距离的近似频繁模式挖掘的研究第39-57页
    3.1 问题的定义第39-41页
    3.2 构造近似编辑距离矩阵第41-44页
    3.3 近似Apriori剪枝原理第44-48页
        3.3.1 补偿序列数maxl,editN的计算第44-46页
        3.3.2 确定性剪枝原理(Apriori-like性质)第46-48页
    3.4 算法设计第48-52页
        3.4.1 解集合的矩阵结构MST(Pattern)第48-49页
        3.4.2 APM方法获取模式的支持度第49-51页
        3.4.3 MAPA算法挖掘近似频繁模式第51-52页
    3.5 实验结果分析第52-56页
        3.5.1 带通配符间隔约束的精确频繁模式挖掘第52-53页
        3.5.2 带通配符间隔约束的近似频繁模式挖掘第53-56页
    3.6 本章小结第56-57页
第四章 基于匹配得分矩阵的生物序列频繁模式挖掘第57-74页
    4.1 问题定义第57-59页
    4.2 近似匹配得分矩阵MSM第59-61页
    4.3 S-APM算法计算模式的近似支持度第61-64页
    4.4 单序列频繁模式挖掘算法MAPS第64-65页
    4.5 多序列共同频繁模式挖掘算法co-fp-miner第65-68页
        4.5.1 Pruning剪枝规则第65-66页
        4.5.2 共同频繁模式挖掘算法co-fp-miner第66-68页
    4.6 实验结果与分析第68-73页
        4.6.1 MAPS与ArpGap在DNA上近似挖掘的比较第68-69页
        4.6.2 MAPS与ArpGap在蛋白质近似挖掘上的比较第69-70页
        4.6.3 MAPS关于序列长度的时间和空间趋势实验第70-71页
        4.6.4 co-fps-miner算法在多序列模式挖掘的效果展示第71-72页
        4.6.5 co-fps-miner算法Pruning剪枝的有效性验证第72页
        4.6.6 co-fps-miner与MPP和ArpGap在多序列模式挖掘上的比较第72-73页
    4.7 本章小结第73-74页
第五章 总结与展望第74-76页
    5.1 工作总结第74-75页
    5.2 工作展望第75-76页
参考文献第76-82页
攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况第82-84页

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