基于神经网络与遗传算法的蛋白质结构的研究

摘要

该文研究了神经网络预测蛋白质二级结构和用遗传算法来进行蛋自质折叠模拟的各种模型,并且在前人的基础上对这些算法进行了一定改进.首先,对于该文的立论、研究目的和研究意义进行了论述.综述了蛋白质结构预测问题的研究概况和用神经网络和遗传算法进行蛋白质结构预测的各种研究模型和方法.该文将对原有的利用神经网络预测蛋白质二级结构的方法进行改进,考虑距离对结构的影响,从神经网络的输入层着手,添加反映残基和预测中心位置距离的单元.该文也对蛋白质二维折叠模拟作了探讨.在利用Monte-Carlo方法和单纯遗传算法对二维晶格模型作模拟计算的基础上,研究了适用于蛋白质二维折叠模拟的混合遗传算法.而且为了改进蛋白质折叠模拟,采取一种新的基于遗传算法的系统交叉构象搜索方法.

目录

文摘

英文文摘

1绪论

1.1蛋白质结构研究的意义

1.2关于蛋白质结构预测问题的研究概况

1.3基于神经网络与遗传算法的蛋白质二级结构的研究进展

1.4本文研究内容介绍

2蛋白质结构与蛋白质结构预测

2.1蛋白质结构

2.2蛋白质结构预测

3一种新的预测蛋白质二级结构的神经网络算法

3.1神经网络模型

3.2基于神经网络的蛋白质二级结构预测

3.3神经网络算法预测蛋白质二级结构的进一步研究

4基于混合型遗传算法的蛋白质结构预测

4.1遗传算法模型

4.2基于遗传算法的蛋白质结构预测

4.3遗传算法用于蛋白质预测的进一步研究

5蛋白质结构预测的总结与展望

5.1全文研究工作的总结

5.2蛋白质结构预测问题的发展方向和展望

致谢

参考文献

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