基于模糊支持向量机的蛋白质二级结构智能预测
【学位单位】:浙江理工大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2017
【中图分类】:Q51;TP18
【文章目录】:
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 研究现状
1.2.1 蛋白质二级结构的研究现状
1.2.2 模糊支持向量机的研究现状
1.3 本文的工作
1.3.1 本文的主要研究内容
1.3.2 论文的组织框架
第二章 蛋白质二级结构预测
2.1 蛋白质
2.1.1 蛋白质简介
2.1.2 蛋白质结构介绍
2.2 蛋白质二级结构预测模型常用技术
2.2.1 样本集的选择
2.2.2 训练集与测试集
2.2.3 特征提取
2.2.4 滑动窗口技术
2.2.5 蛋白质二级结构预测的评价指标
2.3 蛋白质二级结构预测的常用方法
2.3.1 GOR方法
2.3.2 神经网络方法
2.4 几个常用的数据库介绍
2.5 本章小结
第三章 蛋白质编码方式及相似性分析
3.1 氨基酸的常用编码方式
3.1.1 正交编码
3.1.2 5位编码
3.1.3 Profile编码
3.1.4 Codon编码
3.2 本文氨基酸编码方式介绍
3.2.1 氨基酸理化性质
3.2.2 倾向因子分析
3.3 相似性分析
3.3.1 序列相似性分析方法介绍
3.3.2 相似性度量方法
3.4 蛋白质序列相似性度量
3.5 本章小结
第四章 改进的模糊支持向量机
4.1 支持向量机工作原理
4.2 模糊支持向量机
4.2.1 模糊支持向量机原理
4.2.2 常用隶属度设置方法
4.3 改进模糊支持向量机
4.3.1 隶属度改进思想
4.3.2 隶属度改进方式
4.4 本章小结
第五章 蛋白质二级结构智能预测模型
5.1 实验流程
5.2 实验结果
5.3 讨论与比较
5.4 本章小结
第六章 总结和展望
6.1 研究工作总结
6.2 研究工作展望
参考文献
致谢
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本文编号:2887770
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