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基于蛋白质网络的复合体识别算法研究

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-7页
第1章 绪论第14-32页
    1.1 课题背景及研究意义第14-18页
        1.1.1 课题背景第14-15页
        1.1.2 课题意义第15-18页
    1.2 蛋白质复合体识别相关介绍第18-23页
        1.2.1 蛋白质复合体的主要特点第18-19页
        1.2.2 复合体识别涉及的主要数据第19-21页
        1.2.3 相关评价方法第21-23页
    1.3 国内外研究现状第23-29页
        1.3.1 基于局部搜索的方法第23-25页
        1.3.2 基于层次聚类的复合体识别方法第25-26页
        1.3.3 基于连续最优化模型的方法第26-27页
        1.3.4 基于基因表达数据融合的复合体识别第27-29页
    1.4 本文研究目标第29页
    1.5 本文主要研究内容第29-32页
第2章 基于多标签传播的蛋白质复合体识别算法第32-53页
    2.1 引言第32-33页
    2.2 相关工作第33-35页
        2.2.1 标签传播算法的基本思想第33-34页
        2.2.2 多标签传播算法第34-35页
    2.3 基于多标签传播的蛋白质识别算法第35-42页
        2.3.1 算法的基本思想第35-37页
        2.3.2 算法描述第37-42页
        2.3.3 算法复杂度分析第42页
    2.4 实验与分析第42-52页
        2.4.1 标签传播算法的实验测试第42-46页
        2.4.2 与其它类型启发式算法的比较第46-51页
        2.4.3 算法预测结果分析第51-52页
    2.5 本章小结第52-53页
第3章 基于PM函数和层次聚类的复合体识别算法第53-67页
    3.1 引言第53-54页
    3.2 相关工作第54-56页
        3.2.1 总体情况第54-55页
        3.2.2 模块度Q函数第55-56页
    3.3 蛋白质模块度(PM)函数第56-58页
    3.4 基于PM函数的层次聚类识别算法第58-62页
        3.4.1 基于度相关的初始簇选择第58-60页
        3.4.2 基于PM函数的模块合并过程第60-61页
        3.4.3 复合体识别算法第61-62页
        3.4.4 算法复杂度分析第62页
    3.5 实验结果第62-66页
        3.5.1 基于Q函数的快速聚类算法相比较第63-65页
        3.5.2 与其它复合体识别算法相比较第65-66页
    3.6 本章小结第66-67页
第4章 基于最小二乘法的蛋白质复合体识别算法第67-88页
    4.1 引言第67-68页
    4.2 基于最小二乘法的蛋白质复合体识别模型第68-71页
        4.2.1 模型基本思想第69-70页
        4.2.2 具体描述第70-71页
    4.3 基于最小二乘法模型的复合体识别算法第71-76页
        4.3.1 模型的参数估计第71-72页
        4.3.2 后处理过程第72-73页
        4.3.3 算法的加速策略第73-74页
        4.3.4 算法描述第74-75页
        4.3.5 算法复杂度分析第75-76页
    4.4 实验结果第76-86页
        4.4.1 算法参数测试第76-80页
        4.4.2 与其它同类算法的比较第80-84页
        4.4.3 本文3种识别算法的比较与分析第84-86页
    4.5 本章小结第86-88页
第5章 基于时序蛋白质网络的复合体识别方法第88-104页
    5.1 引言第88-89页
    5.2 相关工作第89-92页
        5.2.1 蛋白质动态性研究第90-91页
        5.2.2 时序蛋白质网络构建第91-92页
    5.3 基于时序蛋白质网络的复合体识别算法第92-98页
        5.3.1 动态蛋白质与静态蛋白质第94-95页
        5.3.2 确定蛋白质激活时刻第95-96页
        5.3.3 时序蛋白质网络构建算法第96-98页
        5.3.4 基于时序蛋白质网络的复合体识别方法第98页
    5.4 实验结果第98-103页
        5.4.1 实验数据第99页
        5.4.2 波动性阈值的影响第99-101页
        5.4.3 采用不同网络识别复合体的对比分析第101-103页
    5.5 本章小结第103-104页
结论第104-106页
参考文献第106-116页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第116-119页
致谢第119-120页
个人简历第120页

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