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蛋白质序列的并行分类方法研究
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蛋白质序列的并行分类方法研究
论文目录
中文摘要
第1-4 页
ABSTRACT
第4-9 页
第一章 绪论
第9-18 页
· 引言
第9-10 页
· 研究背景
第10-15 页
· 蛋白质序列与结构
第10-12 页
· 蛋白质分类的国内外进展
第12-15 页
· 本文主要研究工作与创新点
第15-16 页
· 论文结构
第16-18 页
第二章 远同源检测算法与支持向量机理论
第18-32 页
· 双序列比对算法
第18-23 页
· 全局比对算法
第20-21 页
· 局部比对算法
第21-22 页
· 启发式算法
第22-23 页
· 基于统计剖面的生成模型
第23-25 页
· 基于判别模型的远同源检测
第25-26 页
· 支持向量机理论
第26-31 页
· 最大边缘超平面
第26-27 页
· 结构风险最小化
第27 页
· 支持向量机
第27-31 页
· 小结
第31-32 页
第三章 基于远同源检测的蛋白质序列分类
第32-48 页
· 核技术与核函数
第32-33 页
· 剖面内核的蛋白质远同源检测算法
第33-41 页
· 基于统计剖面的核函数
第34-36 页
· 半监督学习分析
第36-37 页
· 基于树的内核矩阵
第37-38 页
· 优化支持向量机
第38-41 页
· 数据集
第41-43 页
· 数据集的选取
第41 页
· 数据集的构建
第41-43 页
· 实验与分析
第43-47 页
· 算法性能评估指标
第43-45 页
· 实验环境
第45 页
· 结果与讨论
第45-47 页
· 小结
第47-48 页
第四章 基于多类SVM的蛋白质序列并行分类算法
第48-64 页
· 多类SVM分类器
第48-52 页
· 加权一对多算法
第50-51 页
· 权重学习
第51-52 页
· 并行算法设计
第52-55 页
· 算法分析
第52-53 页
· 基于主从模型的并行算法
第53-55 页
· 基于多类SVM的蛋白质序列并行分类
第55-58 页
· 实验与分析
第58-63 页
· 数据集与实验环境
第58-60 页
· 并行性能评价
第60-61 页
· 结果与讨论
第61-63 页
· 小结
第63-64 页
第五章 基于组合分类器的蛋白质序列并行分类算法
第64-82 页
· 组合分类策略
第64-65 页
· 最近邻算法
第65-70 页
· 位点特异性反复比对
第66 页
· 特定位点评分矩阵
第66-68 页
· 比对结果评估
第68-70 页
· 基于组合分类器的蛋白质序列并行分类
第70-75 页
· 两级任务池模型
第70-72 页
· 组合分类器并行分类算法描述
第72-75 页
· 参数优化
第75-76 页
· 实验与分析
第76-81 页
· 实验环境
第76-77 页
· 结果与讨论
第77-81 页
· 小结
第81-82 页
第六章 总结与展望
第82-85 页
· 本文总结
第82-83 页
· 研究展望
第83-85 页
参考文献
第85-93 页
发表论文和科研情况说明
第93-94 页
致谢
第94 页
本篇论文共
94
页,
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