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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

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