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基于神经网络的RNA二级结构预测算法研究

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基于神经网络的RNA二级结构预测算法研究
论文目录
 
摘要第1-8页
Abstract第8-10页
1 引言第10-16页
  1.1 生物信息学第10-11页
  1.2 RNA研究的目的和意义第11-15页
    1.2.1 RNA二级结构预测的生物学意义第11-12页
    1.2.2 RNA二级结构预测的现状第12-14页
    1.2.3 RNA二级结构预测存在的问题第14-15页
  1.3 论文的结构安排第15-16页
2 RNA研究基本理论第16-34页
  2.1 RNA生物学背景第16-24页
    2.1.1 RNA的概念第16-18页
    2.1.2 RNA的类别与功能第18-22页
    2.1.3 RNA表示方式第22-23页
    2.1.4 RNA结构特点第23-24页
  2.2 RNA的二级结构第24-33页
    2.2.1 RNA二级结构的概念第24-25页
    2.2.2 RNA二级结构的基本结构单元第25-27页
    2.2.3 RNA二级结构的表示方法第27-33页
  2.3 本章小结第33-34页
3 RNA二级结构预测的模型与算法第34-46页
  3.1 RNA二级结构预测的模型第34-41页
    3.1.1 共变模型第34-35页
    3.1.2 随机上下文无关语法模型第35-37页
    3.1.3 最小自由能模型第37-41页
  3.2 RNA二级结构预测的算法第41-45页
    3.2.1 粒子群算法第41-43页
    3.2.2 蚁群算法第43-44页
    3.2.3 Zuker动态规划算法第44-45页
  3.3 本章小结第45-46页
4 Hopfield神经网络第46-51页
  4.1 Hopfield神经网络概述第46-48页
  4.2 RNA预测中的Hopfield神经网络第48-50页
  4.3 本章小结第50-51页
5 免疫优化Hopfield神经网络预测RNA二级结构第51-63页
  5.1 免疫算法第51-52页
  5.2 k均值聚类第52-53页
  5.3 免疫优化Hopfield神经网络的原理第53-54页
  5.4 免疫优化Hopfield神经网络的应用第54-61页
    5.4.1 算法的流程第54-55页
    5.4.2 算法的实现第55-58页
    5.4.3 算法仿真与结果分析第58-61页
  5.5 本章小结第61-63页
6 总结与展望第63-65页
参考文献第65-70页
致谢第70页

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