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基于词向量的流感病毒宿主预测和病毒序列鉴定

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基于词向量的流感病毒宿主预测和病毒序列鉴定
论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第1章 绪论第14-21页
  1.1 研究背景及意义第14-16页
  1.2 研究现状第16-18页
    1.2.1 流感病毒宿主预测的研究现状第16-17页
    1.2.2 病毒序列鉴定的研究现状第17-18页
  1.3 研究内容第18-19页
  1.4 论文组织结构第19-21页
第2章 相关理论基础第21-42页
  2.1 生物序列介绍第21-25页
    2.1.1 核酸序列第21-22页
    2.1.2 蛋白质序列第22-25页
  2.2 流感病毒第25-26页
  2.3 病毒宏基因组学第26页
  2.4 同源性搜索第26-29页
    2.4.1 同源性搜索概念及意义第26-27页
    2.4.2 同源性搜索算法简介第27-28页
    2.4.3 同源性搜索常用工具第28-29页
  2.5 词向量第29-37页
    2.5.1 词的表示方法简介第29-30页
    2.5.2 统计语言模型第30-32页
    2.5.3 神经网络语言模型第32-34页
    2.5.4 word2vec的模型第34-37页
  2.6 机器学习方法第37-41页
    2.6.1 支持向量机(Support Vector Machine,简称SVM)第37-39页
    2.6.2 k近邻方法(k-Nearest Neighbor,简称kNN)第39页
    2.6.3 决策树(Decision Tree,简称DT)第39-41页
    2.6.4 随机森林(Random Forest,简称RF)第41页
  2.7 本章小结第41-42页
第3章 基于词向量的流感病毒宿主预测第42-60页
  3.1 背景介绍第42-43页
  3.2 数据集第43-44页
    3.2.1 数据来源第43页
    3.2.2 数据获取及预处理第43-44页
  3.3 模型与方法第44-51页
    3.3.1 训练word2vec模型第45-48页
    3.3.2 生物序列向量化第48-49页
    3.3.3 基于词向量预测流感病毒宿主第49-50页
    3.3.4 使用同源性搜索预测流感病毒宿主第50-51页
    3.3.5 性能度量第51页
  3.4 实验与结果分析第51-59页
    3.4.1 实验目的及实现第51-52页
    3.4.2 基于流感病毒蛋白质序列的宿主预测结果第52-56页
    3.4.3 基于流感病毒DNA序列的宿主预测结果第56-58页
    3.4.4 流感病毒蛋白质序列和DNA序列的预测结果比较第58-59页
    3.4.5 结果讨论第59页
  3.5 本章小结第59-60页
第4章 基于词向量的病毒序列鉴定第60-67页
  4.1 背景介绍第60-61页
  4.2 数据集第61页
  4.3 模型与方法第61-64页
    4.3.1 训练word2vec模型第61-62页
    4.3.2 生物序列向量化第62页
    4.3.3 使用同源性搜索鉴定病毒序列第62-63页
    4.3.4 基于词向量鉴定病毒序列第63-64页
    4.3.5 性能度量第64页
  4.4 实验与结果分析第64-66页
    4.4.1 实验目的及实现第64页
    4.4.2 结果分析第64-66页
  4.5 本章小结第66-67页
第5章 基于词向量的流感病毒宿主预测软件第67-73页
  5.1 引言第67页
  5.2 搭建技术第67-68页
  5.3 系统功能及实现第68-69页
    5.3.1 系统功能第68-69页
    5.3.2 系统实现第69页
  5.4 系统测试第69-71页
    5.4.1 测试方案第69-70页
    5.4.2 测试结果第70-71页
    5.4.3 测试示例第71页
  5.5 本章小结第71-73页
结论第73-75页
参考文献第75-81页
致谢第81-82页
附录A 攻读学位期间取得的研究成果第82-83页
附录B 第3章基于词向量的流感病毒宿主预测结果第83-94页

本篇论文共94页,点击这进入下载页面
 
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