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在PPI网络中识别蛋白质复合物
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在PPI网络中识别蛋白质复合物
论文目录
摘要
第1-5页
Abstract
第5-9页
第1章 绪论
第9-15页
· 研究背景
第9页
· 国内外研究现状
第9-11页
· 存在问题
第11-12页
· 解决方案
第12页
· 论文内容安排
第12-15页
第2章 基础知识介绍
第15-25页
· 群智能优化算法介绍
第15-18页
· 粒子群优化算法
第15-16页
· 遗传算法
第16-17页
· 萤火虫算法
第17-18页
· 聚类算法介绍
第18-22页
· HCS算法
第18页
· Newman快速算法
第18-20页
· MCODE算法
第20页
· SC算法
第20-21页
· SHC算法
第21-22页
· 本章小结
第22-25页
第3章 提升Newman快速算法对PPI网络的聚类效果
第25-33页
· 引言
第25页
· 尝试代价函数△Q的三种策略
第25-27页
· 代价函数△Q的第一种策略
第25-26页
· 代价函数△Q的第二种策略
第26页
· 代价函数△Q的第三种策略
第26-27页
· 比较分析不同策略,提出代价函数△Q的改进策略△IQ
第27-30页
· 上述三种策略的分析
第27-29页
· 一种改进的代价函数
第29-30页
· 实验结果
第30-31页
· 本章小结
第31-33页
第4章 基于等级网络模型的PPI网络的预处理
第33-39页
· 引言
第33-34页
· 传统聚类模型与等级网络模型的差异
第34-36页
· 对PPI网络进行预处理
第36-37页
· 本章小结
第37-39页
第5章 结合FA算法和SHC算法来聚类PPI网络
第39-49页
· 引言
第39-40页
· 结合FA算法和SHC算法聚类PPI网络
第40-44页
· 降维PPI数据
第40-41页
· 解的取值区间的设计
第41页
· 目标函数的定义
第41页
· 算法流程
第41-43页
· 算法时间复杂度
第43-44页
· 实验结果和讨论
第44-48页
· 实验参数分析
第44-45页
· 不同群智能优化算法寻找最优同步邻域半径表现的比较
第45-46页
· 聚类PPI网络的算法比较
第46-48页
· 本章小结
第48-49页
第6章 总结与展望
第49-53页
· 全文工作总结
第49-50页
· 进一步工作展望
第50-53页
参考文献
第53-59页
致谢
第59-60页
攻读硕士期间研究成果
第60页
本篇论文共
60
页,
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。
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