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蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測:支持向量機的應(yīng)用

蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測:支持向量機的應(yīng)用

定 價:¥50.00

作 者: 孫向東 等編著
出版社: 科學(xué)出版社
叢編項: 現(xiàn)代生物技術(shù)前沿
標 簽: 生物化學(xué)

ISBN: 9787030223876 出版時間: 2008-09-01 包裝: 平裝
開本: 16開 頁數(shù): 199 字數(shù):  

內(nèi)容簡介

  統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論是20世紀90年代逐漸成熟的機器學(xué)習(xí)理論, 以這種理論為基礎(chǔ)的支持向量機與以往的學(xué)習(xí)機器相比具有支持小樣本、不會陷入局部勢井、魯棒性好以及運算成本低等優(yōu)勢。 實現(xiàn)這種理論的支持向量機算法已經(jīng)成為機器學(xué)習(xí)和知識挖掘的標準工具。自從2001年支持向量機被首次用于蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)的預(yù)測以來, 這種算法發(fā)展到蛋白質(zhì)的結(jié)構(gòu)類型、亞細胞結(jié)構(gòu)和膜蛋白的結(jié)構(gòu)等領(lǐng)域的預(yù)測中。 《蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測》詳細介紹了依據(jù)統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論構(gòu)建支持向量機的方法、各種相關(guān)軟件原理和使用方法, 并以二級結(jié)構(gòu)和結(jié)構(gòu)域為例介紹了以支持向量機為工具預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的方法。 書中使用了大量的原創(chuàng)性實驗結(jié)果, 理論聯(lián)系實際, 詳細闡述了以支持向量機為工具預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)的全過程?!兜鞍踪|(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測》適合從事蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)研究的學(xué)生和科技工作者閱讀。

作者簡介

暫缺《蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測:支持向量機的應(yīng)用》作者簡介

圖書目錄

前言
第1章 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測概述
1.1 蛋白質(zhì)預(yù)測基本方法簡介
1.2 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)和結(jié)構(gòu)域預(yù)測方法簡介
第2章 相關(guān)知識背景
2.1 生物信息學(xué)
2.1.1 生物信息學(xué)的定義、目的、內(nèi)容和發(fā)展趨勢
2.1.2 基因組學(xué)
2.1.3 蛋白質(zhì)組學(xué)
2.1.4 數(shù)據(jù)庫
2.2 蛋白質(zhì)序列、結(jié)構(gòu)與功能的關(guān)系
2.3 機器學(xué)習(xí)
2.3.1 機器學(xué)習(xí)的定義和特點
2.3.2 基本的機器學(xué)習(xí)模型
2.3.3 機器學(xué)習(xí)方法分類
2.3.4 應(yīng)用于生物信息學(xué)領(lǐng)域的機器學(xué)習(xí)方法
第3章 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論
3.1 學(xué)習(xí)問題的表示方法
3.1.1 概述
3.1.2 學(xué)習(xí)問題的一般表示
3.1.3 學(xué)習(xí)問題的模型
3.1.4 經(jīng)驗風(fēng)險最小化原則
3.1.5 復(fù)雜性和推廣能力
3.1.6 模式識別問題
3.2 統(tǒng)計學(xué)習(xí)理論的四個部分
3.2.1 學(xué)習(xí)過程的一致性
3.2.2 學(xué)習(xí)過程收斂速度的界
3.2.3 控制學(xué)習(xí)過程推廣能力的理論
第4章 構(gòu)造支持向量機
4.1 優(yōu)化理論
4.1.1 問題公式化
4.1.2 拉格朗日理論
4.1.3 KKT理論
4.2 支持向量機
4.2.1 支持向量機基本原理簡介
4.2.2 線性分類
4.2.3 非線性分類
4.2.4 多重分類
第5章 應(yīng)用于支持向量機的主要算法
5.1 支持向量機算法中目前的研究狀況
5.2 分解算法
5.3 順序最小優(yōu)化算法
5.3.1 順序最小優(yōu)化算法的原理
5.3.2 兩個拉格朗日乘子的優(yōu)化問題
5.3.3 選擇待優(yōu)化拉格朗日乘子的啟發(fā)式方法
5.3.4 每次最小優(yōu)化后的重置工作
5.3.5 順序最小優(yōu)化算法的特點和優(yōu)勢
第6章 Libsvm簡介
6.1 公式
6.1.1 C一支持向量分類(二元)
6.1.2 支持向量分類(二元)
6.2 二次規(guī)劃問題的解決
6.2.1 C-SVC的分解算法
6.2.2 工作集的選擇和停止循環(huán)的標準
6.2.3 支持向量分類的分解方法
6.2.4 解析解法
6.2.5 6和p的計算
6.3 壓縮和緩存
6.3.1 壓縮
6.3.2 緩存
6.4 多元分類
6.5 非平衡數(shù)據(jù)集
6.6 模型的選擇
6.7 預(yù)測蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)中運用Libsvm的基本操作方法
第7章 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測
7.1 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)
7.1.1 蛋白質(zhì)的一級結(jié)構(gòu)
7.1.2 蛋白質(zhì)的二級結(jié)構(gòu)特征
7.1.3 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域、三級結(jié)構(gòu)與四級結(jié)構(gòu)
7.2 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)定義
7.2.1 DSSP數(shù)據(jù)庫中的蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)特征識別
7.2.2 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)鑒別方法
7.2.3 DEFINE算法對于蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)的定義
7.2.4 P.Cruve方法
7.3 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測
7.3.1 概述
7.3.2 樣本集的選擇
7.3.3 二級結(jié)構(gòu)規(guī)類方法
7.3.4 運用支持向量機進行蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測的樣本提取方法與編碼規(guī)則
7.3.5 二級結(jié)構(gòu)預(yù)測準確率評估方法
7.3.6 蛋白質(zhì)二級結(jié)構(gòu)預(yù)測結(jié)果
第8章 蛋白質(zhì)折疊類型的預(yù)測
8.1 簡介
8.2 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域數(shù)據(jù)
8.2.1 DALI算法和FSSP數(shù)據(jù)庫——距離矩陣比對的蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)比較
8.2.2 CATH蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域數(shù)據(jù)庫
8.2.3 SCOP數(shù)據(jù)庫
8.2.4 SCOP、CATH和FSSP的關(guān)系
8.3 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域的支持向量機預(yù)測方法
8.3.1 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域預(yù)測中的樣本集選擇
8.3.2 編碼方法
8.3.3 拓撲預(yù)測準確率的評估方法
8.3.4 分類器設(shè)計與軟件使用方法
8.3.5 結(jié)果與分析
8.4 小結(jié)
8.4.1 結(jié)論
8.4.2 討論
參考文獻
附表1 Rsl26數(shù)據(jù)集
附表2 cB513數(shù)據(jù)集
附表3 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域拓撲層預(yù)測樣本集
附表4 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域同源超族層預(yù)測樣本集
附表5 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)域序列家族層樣本集

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