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基于特征融合和降维算法的蛋白质亚核定位研究

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基于特征融合和降维算法的蛋白质亚核定位研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-10页
第一章 绪论第10-22页
  1.1 蛋白质和亚核位置第10-16页
    1.1.1 蛋白质第10-12页
    1.1.2 亚核位置第12-16页
  1.2 研究的背景及意义第16-17页
    1.2.1 研究背景第16-17页
    1.2.2 研究意义第17页
  1.3 研究现状第17-19页
    1.3.1 蛋白质序列特征表达研究现状第17-18页
    1.3.2 亚核定位方法研究现状第18-19页
  1.4 论文的研究内容与创新点第19-20页
  1.5 论文的组织结构第20-22页
第二章 蛋白质特征表达与分类方法第22-30页
  2.1 蛋白质的特征描述方法第22-25页
    2.1.1 氨基酸组成表达方法第22页
    2.1.2 二肽组成表达方法第22-23页
    2.1.3 伪氨基酸组成表达方法第23页
    2.1.4 位置特异性得分矩阵表达方法第23-25页
  2.2 特征融合表达第25-26页
  2.3 分类方法第26-27页
  2.4 分类模型的检验与评估第27-29页
    2.4.1 分类模型的检验方法第27-28页
    2.4.2 分类模型的评估第28-29页
  2.5 本章小结第29-30页
第三章 基于特征融合和有监督局部保持投影的蛋白质亚核定位第30-44页
  3.1 相关概念及原理第30-33页
    3.1.1 问题描述第30页
    3.1.2 概念定义第30-32页
    3.1.3 特征融合原理第32-33页
  3.2 降维方法与分类算法第33-35页
    3.2.1 有监督局部保持投影第33-35页
    3.2.2 分类方法与交叉验证第35页
  3.3 实验结果与分析第35-42页
    3.3.1 数据集及整体预测流程第35-36页
    3.3.2 PAAPSSM表达与单特征表达的对比第36-37页
    3.3.3 近邻尺度k的选取对分类器的影响第37-38页
    3.3.4 SLPP降维融合表达PAAPSSM对分类精度的影响第38-39页
    3.3.5 分类器性能指标MCC值分析第39-41页
    3.3.6 本章提出的方法与存在方法的对比第41-42页
  3.4 本章小结第42-44页
第四章 基于融合表达和LDA降维算法的蛋白质亚核定位第44-60页
  4.1 相关概念及原理第44-47页
    4.1.1 相关概念第44-45页
    4.1.2 特征融合原理第45-46页
    4.1.3 使用遗传算法求取特征组合系数第46-47页
  4.2 降维方法与分类算法第47-49页
    4.2.1 线性判别分析第47-49页
    4.2.2 分类方法及交叉验证方法第49页
  4.3 实验部分第49-58页
    4.3.1 实验数据及实验过程描述第49-50页
    4.3.2 特征融合结果及分析第50-53页
    4.3.3 LDA降维融合表达第53-55页
    4.3.4 分类器性能指标MCC值分析第55-56页
    4.3.5 与存在的亚核定位方法的对比第56-58页
  4.4 本章小结第58-60页
第五章 总结与展望第60-64页
  5.1 全文工作总结第60-61页
  5.2 未来工作展望第61-64页
参考文献第64-68页
攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第68-70页
致谢第70页

本篇论文共70页,点击这进入下载页面
 
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