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tag SNPs智能识别算法研究
 
     论文目录
 
摘要第7-8页
Abstract第8-9页
第一章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 tag SNPs研究现状第11-14页
    1.3 论文的主要工作和结构第14-17页
        1.3.1 论文的主要工作第14-16页
        1.3.2 论文的主要结构第16-17页
第二章 tag SNPs获取的理论知识第17-32页
    2.1 SNP介绍第17-20页
        2.1.1 SNP基本概念的介绍第17-19页
        2.1.2 单体型数据描述及编码第19-20页
    2.2 tag SNPs获取准备第20-24页
        2.2.1 tag SNPs数据模型描述第20-23页
        2.2.2 连锁不平衡相关度量第23-24页
    2.3 集合覆盖和聚类思想分析第24-28页
        2.3.1 集合覆盖模型第24-26页
        2.3.2 集合覆盖蚁群思想第26-27页
        2.3.3 聚类分析模型第27-28页
    2.4 实验数据集第28-29页
    2.5 数据预处理第29-30页
    2.6 算法的评估准则第30-32页
第三章 基于集合覆盖的蚁群算法第32-54页
    3.1 蚁群优化算法ACO第32-39页
        3.1.1 ACO算法基本原理第32-36页
        3.1.2 蚁群算法模型的建立第36-37页
        3.1.3 蚁群算法解的结构第37-39页
    3.2 改进的罚函数集合覆盖蚁群算法(PCACO)第39-48页
        3.2.1 罚函数算法描述第39-42页
        3.2.2 PCACO算法步骤第42-44页
        3.2.3 仿真实验及结果评价第44-48页
    3.3 具有随机扰动特性的集合覆盖蚁群算法(RCACO)第48-54页
        3.3.1 RCACO算法原理及流程第48-49页
        3.3.2 RCACO算法参数的选取第49-50页
        3.3.3 仿真实验及结果评价第50-54页
第四章 基于LD的聚类处理第54-58页
    4.1 数据集基于LD的聚类思想第54-55页
    4.2 聚类模型第55-57页
    4.3 聚类结果第57-58页
第五章 总结与展望第58-61页
    5.1 论文工作总结第58-59页
    5.2 课题研究展望第59-61页
参考文献第61-68页
致谢第68页

 
 
论文编号BS4505634,这篇论文共68
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