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GC-MS数据高性能分析算法研究

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GC-MS数据高性能分析算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-16页
  · 课题研究目的与意义第9-11页
  · 本课题国内外研究现状和发展第11-14页
    · 质谱数据处理研究现状第11-12页
    · 云计算研究现状第12-14页
  · 本论文主要内容第14-16页
第二章 GC-MS数据处理方法第16-30页
  · GC-MS原始数据结构第16-19页
    · 原始数据组成第16-18页
    · 提取离子流和总离子流强度第18-19页
  · 原始数据处理第19-25页
    · 数据预处理方法第19-21页
    · 谱峰识别第21-22页
    · 重叠峰解析第22-25页
    · 保留时间对齐第25页
  · 标准数据库检索第25-27页
  · GC-MS数据处理免费软件介绍第27-29页
  · 本章小节第29-30页
第三章 用于二维数据重叠峰解析的差异变量-多元曲线分辨方法第30-45页
  · 引言第30-31页
  · MCR-ALS算法原理第31-33页
  · DV-MCR理论分析第33-38页
    · 差异变量选择第34-35页
    · 初始估计色谱曲线和主成分个数的确定第35-37页
    · 运用MCR-ALS精确解析纯色谱和纯质谱第37-38页
  · 模拟实验数据和实施第38-39页
  · 结果与讨论第39-44页
    · 不同初始矩阵之间的比较第39-41页
    · 不同分离度之间的比较第41-42页
    · 不同信噪比之间的比较第42-43页
    · 不同丰度比之间的比较第43-44页
  · 本章小结第44-45页
第四章 基于动态规划的多样本保留时间对齐方法第45-55页
  · 引言第45-47页
  · 用于序列对齐的动态规划算法原理第47-49页
  · 基于动态规划峰对齐原理第49-52页
    · 特征峰相似度评分机制第50-51页
    · 对已对齐的特征峰对进行对齐第51-52页
    · 任意多个样本间进行对齐第52页
  · 实验第52-53页
  · 结果及讨论第53-54页
  · 本章小节第54-55页
第五章 并行交叉验证框架设计与实现第55-63页
  · 引言第55页
  · 系统框架第55-59页
    · 编程模型第55-56页
    · API第56-58页
    · 运行时第58-59页
  · 实验与分析第59-62页
    · 数据集第59-60页
    · 参数设置第60页
    · 实验结果第60-61页
    · 结果分析第61-62页
  · 本章小结第62-63页
第六章 基于云计算的质谱数据分析平台介绍第63-73页
  · 引言第63-64页
  · 主要功能第64页
  · 总体结构第64-67页
  · 关键技术第67-72页
    · 数据存储管理第67-68页
    · 并行计算第68-71页
    · SaaS第71页
    6.4.4 Open API第71-72页
  · 本章小结第72-73页
第七章 结论与展望第73-76页
  · 结论第73-74页
  · 展望第74-76页
参考文献第76-84页
致谢第84-85页
作者在攻读硕士期间主要研究成果第85 页

本篇论文共85页,点击这进入下载页面
 
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