基于遗传算法的猕猴桃组培苗变异监测研究

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基于遗传算法的猕猴桃组培苗变异监测研究

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基于遗传算法的猕猴桃组培苗变异监测研究

论文目录
摘要	第5-6页
Abtract	第6-10页
第一章绪论	第10-20页
1.1 研究背景和意义	第10-13页
1.2 国内外研究现状综述	第13-17页
1.2.1 特征基因选择综述	第13-14页
1.2.2 遗传算法研究综述	第14-16页
1.2.3 变异监测研究综述	第16-17页
1.3 论文的主要工作	第17页
1.4 论文的组织结构	第17-20页
第二章实验相关技术	第20-28页
2.1 引物筛选基本理论	第20-21页
2.1.1 传统引物筛选存在的问题	第20页
2.1.2 支持向量机筛选的优点	第20页
2.1.3 基本支持向量机的描述	第20页
2.1.4 支持向量机方法的特点	第20-21页
2.1.5 支持向量机算法模型构建的基本方法	第21页
2.2 遗传算法的基本理论	第21-23页
2.2.1 基本遗传算法的描述	第21页
2.2.2 基本遗传算法的基本概念	第21-22页
2.2.3 基本遗传算法的数学模型	第22-23页
2.2.4 基本遗传算法的运算流程	第23页
2.3 自适应遗传算法和标准遗传算法的对比	第23-24页
2.3.1 标准遗传算法的缺点	第23-24页
2.3.2 自适应遗传算法的优点	第24页
2.4 自适应遗传算法的基本理论	第24-26页
2.4.1 自适应遗传算法的描述	第24-26页
2.4.2 自适应遗传算法的运算流程	第26页
2.5 本章小结	第26-28页
第三章改进自适应遗传算法的应用	第28-46页
3.1 应用问题背景简介	第28页
3.2 算法的实现与评价	第28-38页
3.2.1 引物对的选择	第28-29页
3.2.2 数据准备	第29-30页
3.2.3 引入支持向量机	第30页
3.2.4 数据计算过程	第30-32页
3.2.5 引物对基因的筛选	第32-33页
3.2.6 引物对筛选结果	第33-36页
3.2.7 自适应遗传算法的实现过程	第36-37页
3.2.8 自适应遗传算法流程图	第37-38页
3.3 实验数据处理	第38页
3.4 JAVA软件运行部分截图	第38-39页
3.5 实验结果分析	第39-46页
第四章实验结论	第46-50页
4.1 遗传算法验证	第46-47页
4.2 生物信息学验证	第47页
4.3 传统遗传算法和自适应遗传算法对比	第47-48页
4.4 实验小结	第48-50页
第五章总结与展望	第50-52页
5.1 研究工作总结	第50页
5.2 工作展望	第50-52页
致谢	第52-54页
参考文献	第54-60页
附录A: 攻读硕士学位期间学术论文发表成果	第60-62页
附录B: 寻找最优个体基因的自适应遗传算法系统部分源代码	第62-75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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