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面向全基因组的改进参数服务器研究

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面向全基因组的改进参数服务器研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-10页
第1章 绪论第10-14页
  1.1 研究背景与意义第10-11页
  1.2 研究现状综述第11-12页
  1.3 主要工作及创新点第12-13页
  1.4 论文组织结构第13-14页
第2章 相关工作第14-22页
  2.1 分布式计算框架背景第14-17页
    2.1.1 分布式计算框架概述第14-15页
    2.1.2 代表性框架介绍第15-17页
  2.2 生物学应用背景第17-18页
    2.2.1 motif模体识别问题概述第17-18页
    2.2.2 SNP单核苷酸多态性关联分析概述第18页
  2.3 最优化问题求解的一般方法第18-21页
  2.4 本章小结第21-22页
第3章 面向全基因组的GW-PS模型第22-35页
  3.1 全基因组机器学习问题描述第22-24页
  3.2 GW-PS模型第24-34页
    3.2.1 GW-PS模型架构第24-27页
    3.2.2 GW-PS模型原理第27-34页
  3.3 本章小结第34-35页
第4章 全基因组序列特异性预测实验设计第35-42页
  4.1 问题描述与数据集分析第35-37页
    4.1.1 问题描述第35页
    4.1.2 数据集分析第35-37页
  4.2 深度卷积神经网络实验设计第37-41页
    4.2.1 模型架构设计第37-38页
    4.2.2 模型参数设计第38-39页
    4.2.3 前向传播设计第39-41页
  4.3 本章小结第41-42页
第5章 实验结果评估第42-49页
  5.1 评估指标第42-43页
    5.1.1 运行时间第42页
    5.1.2 模型效果第42-43页
  5.2 实验环境第43-45页
  5.3 实验结果第45-48页
  5.4 实验分析与总结第48页
  5.5 本章小结第48-49页
第6章 总结第49-51页
  6.1 本文总结第49-50页
  6.2 不足与展望第50-51页
参考文献第51-54页
攻读硕士学位期间完成的科研成果第54-55页
致谢第55页

本篇论文共55页,点击这进入下载页面
 
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