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摘 要
Abstract
第1章 绪 论
1.1 课题背景
1.2 研究目的及意义
1.3 国内外相关技术发展现状
1.3.1 蛋白质远同源性检测发展现状
1.3.2 深度学习发展现状
1.4 本文的主要研究内容和内容安排
1.4.1 主要研究内容
1.4.2本文内容安排
第2章 基于长短期记忆的方法
2.1 引言
2.2 基准数据集的构建
2.3 蛋白质远同源性检测方法
2.3.1 蛋白质表示方法
2.3.2 长短期记忆网络
2.3.3 ULSTM的网络结构
2.3.3 BLSTM的网络结构
2.3.4 模型实现
2.4 实验结果与分析
2.4.1 性能评价指标
2.4.2 性能评估
2.4.3 Wilconxon符号秩检验
2.4.4 独立测试集SCOPe
2.5 本章小结
第3章 基于卷积神经网络和长短期记忆的方法
3.1 引言
3.2 基于CNN-BLSTM的检测方法
3.2.1 CNN-BLSTM的网络结构
3.2.2 CNN-BLSTM的模型实现
3.3 ULSTM, BLSTM和CNN-BLSTM的融合
3.4 实验结果与分析
3.4.1 深度学习模型间的性能比较
3.4.2 特征分析
3.4.3 ULSTM，BLSTM和CNN-BLSTM融合的性能
3.4.4 独立测试
3.5 本章小结
第4章 基于深度学习和排序策略融合的方法
4.1 引言
4.2 SCOPe-2747独立测试集的构建
4.3 基于深度学习和排序策略融合的检测方法
4.3.1 基于排序策略的蛋白质远同源性检测方法
4.3.2 基于深度学习和排序策略融合的框架
4.4 实验结果与分析
4.4.1 深度学习模型与排序方法融合的性能比较
4.4.2 在基准数据集上的性能评估
4.4.3 独立测试集上性能比较
4.5 在线预测系统
4.6 本章小结
结 论
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
哈尔滨工业大学学位论文原创性声明和使用权限
致 谢
