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基于机器学习方法的蛋白质亚细胞定位预测研究 |
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| 论文目录 |
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| 摘要 | 第1-5页 | | Abstract | 第5-10页 | | 1 绪论 | 第10-22页 | | ·研究背景及意义 | 第10-12页 | | ·蛋白质亚细胞定位预测简介 | 第10-11页 | | ·蛋白质结构类预测简介 | 第11-12页 | | ·相关问题的研究现状 | 第12-19页 | | ·蛋白质亚细胞定位预测现状 | 第12-17页 | | ·蛋白质结构类预测现状 | 第17-19页 | | ·本文的主要工作 | 第19-22页 | | 2 选择性集成神经网络在革兰阴性杆菌蛋白质亚细胞定位预测中的应用 | 第22-42页 | | ·引言 | 第22页 | | ·神经网络与集成学习概述 | 第22-27页 | | ·神经网络 | 第22-24页 | | ·集成学习 | 第24-27页 | | ·选择性集成技术 | 第27-34页 | | ·理论分析 | 第27-29页 | | ·实验验证 | 第29-30页 | | ·网络构架 | 第30-34页 | | ·革兰阴性杆菌中蛋白质亚细胞定位预测 | 第34-41页 | | ·数据集 | 第34-37页 | | ·实验过程 | 第37-40页 | | ·系统性能提升 | 第40-41页 | | ·本章小结 | 第41-42页 | | 3 基于主成分分析的蛋白质亚细胞定位预测 | 第42-62页 | | ·引言 | 第42页 | | ·伪氨基酸组成成分分析模型介绍 | 第42-44页 | | ·ELM-PCA预测系统的建立与评估 | 第44-54页 | | ·主成分分析理论 | 第46-48页 | | ·数据集 | 第48页 | | ·参数设定 | 第48-49页 | | ·评估准则 | 第49-50页 | | ·结果与讨论 | 第50-54页 | | ·蛋白质序列表示模型PPseAAC的建立与评估 | 第54-59页 | | ·PPseAAC模型由来 | 第54-55页 | | ·PPseAAC模型评测 | 第55-59页 | | ·本章小结 | 第59-62页 | | 4 局部线性嵌入映射算法的改进及其在蛋白质结构类预测中的应用 | 第62-82页 | | ·引言 | 第62页 | | ·局部线性嵌入映射算法 | 第62-73页 | | ·局部线性嵌入映射算法简介 | 第62-63页 | | ·局部线性嵌入映射算法详细分析 | 第63-68页 | | ·局部线性嵌入映射算法的改进 | 第68-73页 | | ·改进的局部线性嵌入映射算法在蛋白质结构类预测中的应用 | 第73-78页 | | ·数据集 | 第73-75页 | | ·实验准备 | 第75-76页 | | ·实验过程 | 第76-78页 | | ·本章小结 | 第78-82页 | | 5 结论与展望 | 第82-85页 | | ·结论 | 第82-84页 | | ·选择性集成网络在革兰阴性杆菌蛋白质亚细胞定位预测中的应用 | 第82-83页 | | ·基于主成分分析的蛋白质亚细胞定位预测 | 第83页 | | ·局部线性嵌入映射算法的改进及其在蛋白质结构类预测中的应用 | 第83-84页 | | ·展望 | 第84-85页 | | 参考文献 | 第85-95页 | | 攻读博士学位期间发表学术论文情况 | 第95-96页 | | 致谢 | 第96-98页 | | 作者简介 | 第98-99页 |
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论文编号BS99364，这篇论文共99页
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