机器学习及数据挖掘在生物信息学中的应用研究



机器学习及数据挖掘在生物信息学中的应用研究

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机器学习及数据挖掘在生物信息学中的应用研究

论文目录
提要	第1-5页
摘要	第5-9页
Abstract	第9-16页
第1章绪论	第16-22页
· 生物信息学概述	第16-18页
· 生物信息学研究内容	第16-17页
· 生物信息学研究方法	第17-18页
· 本文使用的相关算法概述	第18-20页
· 人工神经网络(ANN)	第18-19页
· 支持向量机(SVM)	第19页
· 马尔科夫聚类算法(MCL)	第19-20页
· 本文工作	第20-22页
第2章本文研究背景和方法基础	第22-38页
· 操纵子预测相关背景	第22-28页
· 操纵子简介	第22页
· 操纵子预测研究现状	第22-23页
· 操纵子预测相关属性信息	第23-28页
· 系统发生树构建研究背景	第28-33页
· 系统发生树简介	第28页
· 原核生物系统发生树构建研究现状	第28-29页
· 系统发生树构建相关数据	第29-33页
· 特征选择在基因芯片中的研究背景	第33-38页
· 特征选择在基因芯片中的应用	第33-34页
· 基于微阵列数据的特征选择算法研究现状	第34-36页
· 特征选择算法研究相关基础	第36-38页
第3章微生物操纵子预测相关方法	第38-54页
· 操纵子预测前期工作基础	第38-40页
· 预测问题定义	第38页
· 数据预处理	第38-40页
· 结果的评价	第40页
· 基于神经网络的操纵子预测模型	第40-45页
· 模型描述	第40-41页
· 模型具体流程	第41-42页
· 实验结果	第42-45页
· 基于图聚类方法的操纵子预测模型	第45-52页
· 模型描述	第45-46页
· 模型具体流程	第46-48页
· 实验结果	第48-52页
· 本章小结	第52-54页
第4章原核生物系统发生树构建方法	第54-76页
· 系统发生树构建的前期工作基础	第54-55页
· 构建问题定义	第54页
· 结果性能估计	第54-55页
· 基于连续直系同源基因的系统发生树构建方法	第55-60页
· 方法描述	第55页
· 方法具体流程	第55-58页
· 实验结果	第58-60页
· 基于保守基因簇的系统发生树构建方法	第60-75页
· 方法描述	第60-61页
· 方法具体流程	第61-70页
· 实验结果	第70-75页
· 本章小结	第75-76页
第5章基于微阵列数据的特征选择算法	第76-103页
· 特征选择前期工作基础	第76-77页
· 特征选择问题定义	第76页
· 数据预处理	第76页
· 结果性能评价	第76-77页
· 基于改进信噪比的无关基因剔除方法	第77-82页
· 算法描述	第77页
· 算法具体流程	第77-79页
· 实验结果	第79-82页
· 多阶段特征选择算法	第82-93页
· 算法描述	第82-83页
· 算法具体流程	第83-86页
· 实验结果	第86-93页
· 双向局部化特征选择算法	第93-101页
· 算法描述	第93-94页
· 算法具体流程	第94-97页
· 实验结果	第97-101页
· 本章小结	第101-103页
第6章结论与展望	第103-106页
参考文献	第106-113页
作者简介及在学期间所取得的科研成果	第113-115页
致谢	第115 页

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