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机器学习方法在生物序列分析中的应用
 
     论文目录
 
致谢第3-4页
摘要第4-6页
ABSTRACT第6-8页
1 绪论第11-22页
    1.1 生物信息学概述第11-17页
    1.2 生物序列分析第17-18页
    1.3 机器学习和数据挖掘第18-19页
    1.4 本文的内容和结构第19-22页
2 机器学习方法第22-41页
    2.1 隐马尔可夫模型第22-25页
    2.2 集成学习方法第25-34页
    2.3 语言学模型第34-40页
    2.4 本章总结第40-41页
3 基于集成学习的蛋白质序列对比第41-58页
    3.1 蛋白质序列比对第41-45页
    3.2 基于集成学习的蛋白质序列比对算法第45-54页
    3.3 测试结果第54-57页
    3.4 总结第57-58页
4 一种快速比对非编码RNA序列-结构的算法第58-75页
    4.1 引言第58-61页
    4.2 RNA结构第61-63页
    4.3 传统共变模型第63-69页
    4.4 改进的共变模型与算法第69-72页
    4.5 实验结果第72-73页
    4.6 结论第73-75页
5 基于图论的转录因子结合位点识别第75-90页
    5.1 引言第75-76页
    5.2 转录因子结合位点的识别第76-80页
    5.3 模型与算法第80-85页
    5.4 实验结果第85-88页
    5.5 结论第88-90页
6 基于圈论的DNA微阵列数据聚类算法第90-108页
    6.1 引言第90-91页
    6.2 DNA微阵列数据分析和聚类算法第91-99页
    6.3 模型和算法第99-105页
    6.4 实验结果第105-106页
    6.5 结论第106-108页
7 总结与展望第108-111页
    7.1 总结第108-109页
    7.2 展望第109-111页
参考文献第111-126页
攻读博士学位期间发表和录用论文第126页

 
 
论文编号BS3928950,这篇论文共126
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