基于聚类和团求精的模体识别算法



基于聚类和团求精的模体识别算法

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基于聚类和团求精的模体识别算法

论文目录
摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-17页
· 研究背景及意义	第7-8页
· 模体识别问题描述	第8-12页
· 模体的表示方法	第8-10页
· 模体评分标准	第10-11页
· 模体识别问题定义	第11-12页
· 模体识别算法研究现状	第12-14页
1.3.1 de novo 模体识别算法	第12-13页
· 结合高通量实验数据的模体识别算法	第13页
· 系统发育足迹分析法	第13-14页
· 本文主要工作	第14页
· 本章小结	第14-17页
第二章基于信息熵的聚类算法	第17-29页
· 算法的提出	第17-23页
· 常见模体模型	第17-19页
· 概率分析	第19-21页
· 信息熵	第21-23页
· 聚类算法	第23-26页
· 实验结果分析	第26-28页
· 本章小结	第28-29页
第三章基于聚类和团求精的模体识别算法	第29-45页
· 团的基本概念	第29-30页
· 求所有团算法	第30-39页
· 回溯法	第30-35页
· 求所有团的算法	第35-39页
· 基于聚类和团求精的模体识别算法	第39-43页
· 聚类过程	第39页
· 求所有团	第39页
· 一致序列	第39-41页
· 利用一致序列查找	第41-42页
· 利用信息熵求精	第42-43页
· 本章小结	第43-45页
第四章实验结果与分析	第45-51页
· 实验环境和测试数据	第45-46页
· 实验环境	第45页
· 测试数据描述	第45-46页
· 评价方法	第46-47页
· 模拟数据测试结果	第47页
· 真实数据测试结果	第47-49页
· 本章小结	第49-51页
第五章总结与展望	第51-53页
致谢	第53-55页
参考文献	第55-58 页

本篇论文共58页，点击这进入下载页面。

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