声明
摘要
第1章 绪论
1.1.2 研究意义
1.2 蛋白质结构
1.2.1 一级结构
1.2.2 二级结构
1.2.3 三级结构
1.3 蛋白质结构预测
1.3.1 蛋白质结构功能之间的联系
1.3.2 蛋白质结构预测方法
第2章 自联想神经网络优化算法分析
2.1 人工神经网络简介
2.1.1 人工神经网络的特点
2.1.2 人工神经网络的功能和应用
2.2 人工神经网络算法
2.2.1 人工神经元的数学模型
2.2.2 人工神经网络的算法模型
2.2.3 人工神经网络的学习
2.3 自联想神经网络
2.3.1 网络结构
2.3.2 网络映射
2.3.3 网络训练
2.4 Inverse NLPCA模型
第3章 共轭梯度算法
3.1 常见优化算法
3.2 共轭梯度算法几何意义
3.3 凸函数共轭梯度算法
3.4 共轭梯度算法优化Inverse NLPCA模型
第4章 蛋白质结构预测中的缺失值填充
4.1 蛋白质序列比对方法
4.1.1 序列比对简介
4.1.2 基本操作
4.1.3 相关定义
4.1.4 计分矩阵
4.1.5 空位罚分
4.2 蛋白质数据集的选取
4.3 蛋白质结构数据缺失值问题研究
4.4 基于Inverse NLPCA和共轭梯度算法的数值模拟结果
4.5 数据结果与讨论
第5章 结论与展望
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果
致谢
作者简介
华北电力大学;
华北电力大学(北京);