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论文说明:主要符号对照表
声明
致谢
1绪论
1.1基于图和网络的学习算法
1.1.1结合链接信息的结点分类
1.1.2链接预测
1.1.3子网发现和图分类
1.1.4 图匹配
1.2当前系统生物学的发展
1.2.1 系统生物学的定义
1.2.2系统生物学的基础-信息
1.2.3系统生物学的灵魂-整合
1.2.4系统生物学的手段-建模和仿真
1.3 图和网络的观点在系统生物学中的应用
1.3.1 图和网络在系统生物学应用中的现状
1.4本文立题依据及主要内容
1.4.1研究动机和思路
1.4.2全文组织结构
2预备知识
2.1图论及其基础知识
2.1.1基本概念
2.1.2拉普拉斯矩阵
2.2半监督学习(Semi—supervised Learning)
2.3核方法相关知识
2.3.1 非线性映射和特征空间
2.3.2核技巧(Kernel Trick)
2.3.3 Mercer定理
2.3.4定义:再生核希尔伯特空间
2.3.5核函数性质
2.3.6表现定理(Representer Theorem)
2.4.半定规划基础知识
2.4.1半定规划定义
2.4.2 Schur补引理
2.5 l1范数稀疏性
2.5.1 LASSO
2.5.2从几何角度理解l1范数的稀疏性
2.5.3 l1范数最小化的优化方法
2.6光学分子成像
2.6.1近红外光成像
2.6.2荧光分子断层扫描
3基于谱变换图核的半监督核Fisher判别分析法
3.1引言
3.2问题描述
3.3核Fisher判别分析法
3.3.1基本概念
3.3.2核技巧(Kernel Trick)
3.4基于半定规划的谱交换
3.4.1半监督KFDA的一般凸公式
3.4.2半定规划求解谱变换
3.5实验结果
3.6本章小结
4基于半监督学习的药物-蛋白相互作用网络预测
4.1引言
4.2数据描述
4.3算法描述
4.3.1整合的权重属性法(Combining weighted profile)
4.3.2 LapRLS和NetLapRLS用于药物-蛋白相互作用预测
4.4实验结果
4.4.1交叉验证下的结果分析
4.4.2最终预测结果分析
4.5本章小结
5基于图的弹性网算法用于基因数据分析中的参数选择和模块辨识
5.1引言
5.2问题描述
5.3优化算法
5.3.1 LARS(Least Angle Regression)
5.3.2提出新的全路径算法解决GENet
5.4 GENet群效应特性的理论分析
5.5仿真结果
5.6实际数据分析
5.7本章小结
6三维CT图像和FMT(荧光分子断层)图像的配准研究
6.1引言
6.2问题描述
6.3序贯蒙特卡罗优化算法
6.3.1浓缩法(条件密度传播)
6.3.2用于配准的动态模型
6.3.3用于配准的观测模型
6.3.4仿真实验结果
6.4结合差分进化和改进的单纯形法的优化算法
6.4.1算法过程
6.4.2算法小结
6.4.3仿真数据
6.5本章小结
7总结和展望
7.1全文总结
7.2研究展望
7.3本章小结
参考文献
附录A 攻博期间完成的论文及参与的项目