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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,点击这进入下载页面
 
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