基于支持向量机的microRNA识别研究

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毕业论文范文题目： 基于支持向量机的microRNA识别研究，论文范文关键词： 基于支持向量机的microRNA识别研究
基于支持向量机的microRNA识别研究毕业论文范文介绍开始：
　　基于支持向量机的microRNA识别研究（硕士学位论文），共62页。
　　microRNA(miRNA)的发现是研究 miRNA 调控机制与研制治疗基因疾病药物的前提。采用机器学习方法识别miRNA 能够克服生物实验识别方法周期长、成本高等缺陷，并避免漏检只在特定时期、组织表达或表达水平低的 iRNA 的情形。构建分类器需要以描述样本的特征作输入，特征种类和数目过少，特征不能全面地描述样本包含的信息，学习到的分类器泛化能力弱，特征数目过多，增加分类器的复杂度，还易造成对分类的负影响降低分类精度。选取富含信息的特征子集和合适的学习方法可有效地解决这些问题，本文采用支持向量机研究 miRNA
　　识别问题。
　　首先，根据已有研究关于 miRNA 前体序列保守性、结构保守性和已知 miRNA前体呈现出的统计规律的报道，分别从序列、结构、结构-序列三方面提取 miRNA前体特征，并对特征进行量化。
　　其次，针对传统支持向量机识别方法平等对待每个特征，其中的弱相关或不相关特征对分类的负影响造成准确率不高、模型泛化能力弱的问题，提出一种基于信息增益特征选择算法的 miRNA 识别方法，该方法采用信息增益特征选择算法选取对分类贡献大的特征构成特征子集，并用支持向量机构建识别 miRNA 的分类器。
　　再次，针对无关特征或冗余特征对分类的负影响造成的模型复杂度高、泛化能力弱的问题，提出一种基于遗传算法与支持向量机封装特征选择算法的 miRNA识别方法，该方法采用遗传算法和支持向量机交互的方式搜寻最优特征子集，并用支持向量机构建识别 miRNA 的分类器。
　　最后，用人类 miRNA 前体数据集对本文提出的 miRNA 识别方法进行实验验证，同已有的 miRNA 识别方法进行对比分析，并对以后的研究工作进行了展望。
　　关键词：miRNA；机器学习；支持向量机；特征选择
　　
　　目录
　　摘要 I
　　Abstract III
　　第 1 章绪论 1
　　11 miRNA 识别的研究意义 1
　　12 miRNA 识别的研究现状 2
　　121 同源片段搜索方法 3
　　122 比较基因组学预测方法 4
　　123 机器学习预测方法 4
　　13 课题主要研究内容 6
　　14 本文的组织结构 7
　　第 2 章相关理论知识 8
　　21 支持向量机 8
　　211 线性可分情况 8
　　212 线性不可分情况 10
　　22 特征选择方法 12
　　221 过滤特征选择法 12
　　222 封装特征选择法 13
　　223 嵌入特征选择法 14
　　23 特征选择过程 14
　　24 miRNA 识别中常用的特征选择方法 16
　　25 本章小结 17
　　第 3 章基于信息增益特征选择算法的 miRNA 识别 18
　　31 概述 18
　　32 初始特征集构建 18
　　321 序列特征 18
　　322 结构特征 19
　　323 结构-序列特征 20
　　33 基于信息增益的特征选择算法 21
　　331 特征的信息增益 22
　　332 特征数目的确定 22
　　333 基于信息增益的 miRNA 前体特征选择算法 23
　　34 基于信息增益特征选择算法的 miRNA 识别方法 25
　　35 本章小结 26
　　第 4 章基于 GA-SVM 特征选择算法的 miRNA 识别 28
　　41 概述 28
　　42 基于 GA-SVM 的特征选择算法 28
　　421 特征集编码 28
　　422 种群初始化 29
　　423 特征适应度计算 29
　　424 生成特征子集 30
　　425 基于 GA-SVM 的 miRNA 前体特征选择算法 31
　　43 基于 GA-SVM 特征选择算法的 miRNA 识别方法 33
　　44 本章小结 35
　　第 5 章实验分析 36
　　51 实验环境配置 36
　　52 实验数据与评价指标 36
　　521 数据集的获取 36
　　522 特征集的构建 38
　　523 评价指标 39
　　53 基于信息增益特征选择算法的 miRNA 识别实验 40
　　54 基于 GA-SVM 特征选择算法的 miRNA 识别实验 42
　　55 实验分析 43
　　56 本章小结 44
　　结论 45
　　参考文献 47
　　攻读硕士期间承担的科研任务与主要成果 51
　　致谢 52
　　作者简介 53

以上为本篇毕业论文范文 基于支持向量机的microRNA识别研究的介绍部分。

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