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基于小波变换和集成学习的蛋白质相互作用预测方法研究
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基于小波变换和集成学习的蛋白质相互作用预测方法研究
论文目录
 
摘要第1-3页
Abstract第3-7页
1 绪论第7-13页
　　1.1 蛋白质相互作用概述第7-8页
　　1.2 获取蛋白质相互作用的方法第8-12页
　　　　1.2.1 传统的小规模试验方法第8-9页
　　　　1.2.2 高通量的试验方法第9-10页
　　　　1.2.3 生物信息学预测方法第10-12页
　　1.3 本文的研究内容与安排第12-13页
2 基于小波变换和stacked generalization的蛋白质相互作用预测第13-53页
　　2.1 引言第13-14页
　　2.2 构造测试用数据集第14-17页
　　　　2.2.1 使用数据库简介第14-17页
　　2.3 使用小波变换进行序列信息提取第17-30页
　　　　2.3.1 小波变换基本原理第17-19页
　　　　2.3.2 氨基酸物理化学性质第19-20页
　　　　2.3.3 常见氨基酸信息编码方法简介第20-25页
　　　　2.3.4 序列信息精简第25-28页
　　　　2.3.5 预测性能评估指标第28-29页
　　　　2.3.6 小波选择第29页
　　　　2.3.7 序列信息提取方案比较第29-30页
　　2.4 集成算法简介第30-40页
　　　　2.4.1 常见集成学习算法简介第30-32页
　　　　2.4.2 Stacked generalization算法原理第32-34页
　　　　2.4.3 常见基分类器简介第34-40页
　　2.5 实验结果与数据分析第40-52页
　　　　2.5.1 Stacked generalization算法选择第40-43页
　　　　2.5.2 常见算法性能比较第43-51页
　　　　2.5.3 几种分类器的性能比较第51-52页
　　2.6 本章小结第52-53页
3 基于小波变换和stacked generalization的蛋白质相互作用泛化及迁移学习研究第53-60页
　　3.1 引言第53-54页
　　3.2 数据集制备第54-55页
　　3.3 序列信息提取第55页
　　3.4 Tradaboost算法简介第55-57页
　　3.5 实验结果与数据分析第57-59页
　　3.6 小结第59-60页
结论第60-62页
参考文献第62-67页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况第67-68页
致谢第68-70页

本篇论文共70页，点击这进入下载页面。
 
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