一种新的基于特征聚类的网络motif识别算法
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-13页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·国内外的发展现状 | 第8-9页 |
| ·研究的意义和目的 | 第9-11页 |
| ·本文的主要内容及结构安排 | 第11-13页 |
| 第二章 网络motif识别算法的相关知识 | 第13-27页 |
| ·网络motif及其生物学意义 | 第13-14页 |
| ·相关的基本概念 | 第14-19页 |
| ·图的概念 | 第14-17页 |
| ·复杂网络 | 第17-19页 |
| ·随机网络 | 第19页 |
| ·网络motif识别的基本思想及算法回顾 | 第19-26页 |
| ·网络motif识别的基本思想 | 第20-23页 |
| ·网络motif识别算法回顾 | 第23-26页 |
| ·本章小结 | 第26-27页 |
| 第三章 基于特征聚类的网络motif识别算法 | 第27-41页 |
| ·问题的提出 | 第27-29页 |
| ·基于顶点的特征表达形式 | 第29-31页 |
| ·子图结构的构造 | 第29-30页 |
| ·输入图的特征矩阵表示形式 | 第30-31页 |
| ·特征空间中的聚类 | 第31-37页 |
| ·聚类分析及算法 | 第31-32页 |
| ·近邻传播聚类算法(AP算法) | 第32-36页 |
| ·对AP算法距离测度的改进 | 第36-37页 |
| ·网络motif的判定标准 | 第37-39页 |
| ·聚类规模的判定 | 第37页 |
| ·子图类型出现次数的判定 | 第37-39页 |
| ·综合判定 | 第39页 |
| ·FCMD算法流程 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 算法性能分析及与其它算法的实验比较 | 第41-49页 |
| ·实验平台 | 第41页 |
| ·实验数据的选取 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-47页 |
| ·FCMD算法的可行性实验 | 第42-45页 |
| ·FCMD算法与其它识别算法的比较 | 第45-47页 |
| ·本章小结 | 第47-49页 |
| 第五章 总结与展望 | 第49-53页 |
| ·总结 | 第49-50页 |
| ·展望 | 第50-53页 |
| 致谢 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-59页 |
| 硕士期间发表的论文 | 第59页 |
