| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·生物信息学与生物网络 | 第7-8页 |
| ·生物信息学 | 第7-8页 |
| ·生物网络 | 第8页 |
| ·粒度计算理论与优化聚类指标 | 第8-10页 |
| ·粒度计算理论 | 第8-9页 |
| ·优化聚类指标 | 第9-10页 |
| ·甲型H1N1流感病毒蛋白序列 | 第10-11页 |
| ·本文的主要工作与创新点 | 第11-13页 |
| ·本文的主要工作 | 第11-12页 |
| ·本文的主要创新点 | 第12-13页 |
| 第二章 不同特征描述下H1N1病毒蛋白序列的比较分析 | 第13-19页 |
| ·数据来源 | 第13页 |
| ·流感病毒序列的比较分析方法 | 第13-15页 |
| ·相关性分析 | 第13-14页 |
| ·系统聚类法(Q型) | 第14-15页 |
| ·数据处理过程与结果分析 | 第15-18页 |
| ·特征向量的构造及相关性分析过程 | 第15页 |
| ·相关性分析的结果与讨论 | 第15-16页 |
| ·不同特征描述下的聚类图比较与分析 | 第16-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第三章 H1N1流感病毒蛋白序列新的表示方法及其应用 | 第19-25页 |
| ·数据处理方法 | 第19-21页 |
| ·生成蛋白序列新的特征向量 | 第19-20页 |
| ·获取最优聚类的聚类算法 | 第20页 |
| ·每类中代表元的选取模型 | 第20-21页 |
| ·数据处理结果 | 第21-23页 |
| ·数据处理及初步结果 | 第21页 |
| ·构造代表序列的进化树 | 第21-23页 |
| ·结果分析与讨论 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第四章 基于模糊粒度空间的最优分层结构方法及应用 | 第25-35页 |
| ·预备知识 | 第25-26页 |
| ·分层结构的优化模型 | 第26-30页 |
| ·获得优化聚类指标 | 第26-29页 |
| ·聚类优化算法 | 第29-30页 |
| ·H1N1流感病毒的实验应用 | 第30-31页 |
| ·数据来源 | 第30页 |
| ·H1N1流感病毒序列间的特征向量的相似性度量 | 第30页 |
| ·应用结果 | 第30-31页 |
| ·算法的有效性分析 | 第31-32页 |
| ·48条病毒代表序列的信息挖掘 | 第32-34页 |
| ·本章小结 | 第34-35页 |
| 主要结论与展望 | 第35-36页 |
| 致谢 | 第36-37页 |
| 参考文献 | 第37-40页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第40页 |