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基于Web Services生物信息挖掘算法设计与实现
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基于Web Services生物信息挖掘算法设计与实现
论文目录
 
摘要第1-4 页
ABSTRACT第4-9 页
第一章 绪论第9-16 页
　　· 课题应用背景第9-10 页
　　· 国内外研究现状第10-14 页
　　　　· web Services技术研究现状第10 页
　　　　· 数据挖掘技术研究现状第10-13 页
　　　　· 真核生物启动子预测现状第13-14 页
　　· 课题的研究内容及意义第14-15 页
　　　　· 课题研究内容第14 页
　　　　· 课题研究意义第14-15 页
　　· 论文组织结构第15-16 页
第二章 Web Services技术与体系结构第16-23 页
　　· web Services的定义第16 页
　　· web Services的体系架构第16-20 页
　　　　2.2.1.Web Services的基本模型第16-17 页
　　　　· web Services体系结构中的操作第17-18 页
　　　　· Web Services体系协议栈第18-20 页
　　· 基于web Services的生物信息挖掘第20 页
　　· web Services技术的优势和不足第20-21 页
　　· 本章小结第21-23 页
第三章 基因表达谱数据关联规则挖掘模块设计与实现第23-37 页
　　· 数据挖掘的关联规则方法第23-26 页
　　　　· 关联规则基本概念第23-24 页
　　　　· Apriori算法与FP-tree算法分析第24-26 页
　　· 基因表达谱数据关联规则挖掘模块设计与实现第26-34 页
　　　　· 基因表达谱数据的应用第26-27 页
　　　　· 基于FP-tree关联规则算法描述第27 页
　　　　· FP-tree在基因表达谱数据关联规则挖掘的应用方法第27-29 页
　　　　· FP-tree算法实现第29-34 页
　　· 实验结果第34-36 页
　　· 本章小结第36-37 页
第四章 基于改进马尔科夫模型的启动子预测算法第37-47 页
　　· 马尔可夫链和隐马尔可夫模型第37-40 页
　　　　· 马尔科夫链的概念及转移概率第37-39 页
　　　　· 启动子预测模块设计与实现第39-40 页
　　· 数据集的选取第40 页
　　· 基于马尔可夫模型的方法第40-42 页
　　　　· 马尔科夫模型原始方法第40-41 页
　　　　· 马尔科夫链模型改进方法第41-42 页
　　· 结果与讨论第42-46 页
　　　　· 原始方法和改进方法所得马尔可夫转移矩阵及识别结果第43-45 页
　　　　· 讨论第45-46 页
　　· 本章小结第46-47 页
第五章 基于非线性方法的DNA数据特征提取第47-57 页
　　· DNA数据相关特征第47-48 页
　　· 数据集的选取第48-49 页
　　· 相关性分析方法第49-51 页
　　　　· AV(aggregated variance)方法第49-50 页
　　　　· AVAS(absolute values of the aggregated series)方法第50 页
　　　　· R/S(rescaled-range)方法第50-51 页
　　· DNA序列长程相关性的分析第51-54 页
　　　　· DNA序列按分子量大小顺序排列的碱基数字编码(M编码)第51-53 页
　　　　· 利用功率谱分析DNA序列第53-54 页
　　　　· 利用Hurst指数分析DNA序列第54 页
　　· 实验方法思路第54-55 页
　　· 实验结果第55-56 页
　　· 本章小结第56-57 页
第六章 web Services模块设计第57-62 页
　　· 生物信息挖掘模块设计过程第57 页
　　· 功能模块设计第57-58 页
　　· 客户端程序模块的设计与实现第58-61 页
　　　　· 客户端程序引用web services第59 页
　　　　· 客户端程序邮件服务技术第59-60 页
　　　　· 客户端用户界面设计第60-61 页
　　· 本章小节第61-62 页
第七章 回顾与展望第62-64 页
　　· 全文总结与工作回顾第62-63 页
　　· 后续工作与展望第63-64 页
参考文献第64-68 页
致谢第68-69 页
攻读学位期间主要的研究成果第69 页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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