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蛋白质亚细胞定位中的非线性核熵成分分析和核主成分分析方法对比研究

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蛋白质亚细胞定位中的非线性核熵成分分析和核主成分分析方法对比研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-11页
  1.1 本文研究背景及意义第7-8页
  1.2 蛋白质亚细胞定位的研究现状第8-9页
  1.3 本文的主要研究内容第9-11页
第二章 蛋白质亚细胞定位的常用方法第11-27页
  2.1 蛋白质信息的特征选择第11-15页
    2.1.1 氨基酸组成(Amino Acid Composition,AAC)第11-12页
    2.1.2 二肽组成(Dipeptide Composition,DipC)第12页
    2.1.3 伪氨基酸组成(Pseudo Amino Acid Composition,PseAAC)第12-14页
    2.1.4 基因本体模型(Gene Ontology,G0)第14页
    2.1.5 基于蛋白质进化信息的特征描述方法第14-15页
  2.2 降维算法第15-18页
    2.2.1 主成分分析第15-16页
    2.2.2 核主成分分析第16-18页
  2.3 分类算法第18-27页
    2.3.1 分类距离第18-20页
    2.3.2 分类器第20-22页
    2.3.3 分类模型的检验方法第22-23页
    2.3.4 分类算法性能评价指标第23-27页
第三章 蛋白质亚细胞定位中一种新的非线性降维算法第27-43页
  3.1 核熵成分分析(Kernel Entropy Component Analysis,KECA)第27-28页
  3.2 蛋白质亚细胞定位特征数据集的构建第28-35页
    3.2.1 数据库原始数据集第28-31页
    3.2.2 蛋白质进化信息的获取第31-33页
    3.2.3 蛋白质特征数据的获得第33-35页
  3.3 单标签设置下基于高斯核的KECA与KPCA的对比研究第35-36页
  3.4 实验结果及分析第36-41页
  3.5 本章小结第41-43页
第四章 多标签设置下KECA和KPCA的对比研究第43-51页
  4.1 多标签设置下基于高斯核的KECA与KPCA的对比研究第43-47页
  4.2 组合核函数KECA与KPCA的对比研究第47-50页
  4.3 本章小结第50-51页
第五章 总结与展望第51-53页
参考文献第53-59页
致谢第59-61页
攻读硕士学位期间完成的科研成果第61页

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