需要金幣： 1000 個金幣 |
資料包括：完整論文 |  |
 |
| 轉(zhuǎn)換比率：金額 X 10=金幣數(shù)量， 例100元=1000金幣 | 論文字?jǐn)?shù)：11155 |  | |
| 折扣與優(yōu)惠：團(tuán)購最低可5折優(yōu)惠 - 了解詳情 | 論文格式：Word格式(*.doc) |  |
摘 要:本文提出了一種采用壓縮感知技術(shù)來提取信號肽特征向量的新方法.壓縮感知技術(shù)能在保證信息不損失的情況下，把高維稀疏信號投影到低維空間，得到信息密度較高的特征向量.該特征向量是在傳統(tǒng)數(shù)學(xué)理論下的稀疏信號的組合函數(shù)，具有很好的判別性.為解決每個信號肽的長度不同這個問題，文章首先將原始信號肽的符號序列轉(zhuǎn)化成統(tǒng)一大小的Markov轉(zhuǎn)移矩陣，然后用稀疏基對Markov轉(zhuǎn)移矩陣所對應(yīng)的向量進(jìn)行展開，再用測量矩陣隨機(jī)投影后得到維數(shù)較低的觀測值，此觀測值可作為信號肽的特征向量.在對信號肽進(jìn)行識別的數(shù)值實(shí)驗(yàn)中，基于壓縮感知技術(shù)提取的特征向量，可以實(shí)現(xiàn)無監(jiān)督情況下的高識別率. 本文的重點(diǎn)在于如何運(yùn)用壓縮感知理論進(jìn)行信號肽特征提取，也就是本文的第三章，然后就是將本文的主程序在Eukaryotes，Gram+ bacte ria，Gram- bacteria這三個數(shù)據(jù)集上運(yùn)行來進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn)，給出聚類結(jié)果的數(shù)據(jù)，以及聚類的效果圖，并與利用氨基酸組分或尺度小波能量進(jìn)行特征提取這兩種方法比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果也驗(yàn)證了該特征表達(dá)的有效性. 關(guān)鍵詞：壓縮感知；Markov轉(zhuǎn)移矩陣；信號肽；特征提取
目錄 摘要 ABSTRACT 第1章 緒論-1 1.1 背景及意義-1 1.2 基本框架-2 第2章 壓縮感知(CS)理論-3 2.1 壓縮感知理論簡介-3 2.2 壓縮感知理論的核心問題-3 第3章 基于壓縮感知(CS)的信號肽特征提取方法-5 3.1 構(gòu)建信號肽序列的Markov轉(zhuǎn)移矩陣-5 3.2 用壓縮感知方法提取信號肽的特征向量-6 第4章 實(shí)驗(yàn)與結(jié)果分析-9 4.1 特征向量的有效性-10 4.2 特征向量的識別效果-11 4.3 信號壓縮尺度分析-12 第5章 結(jié)論與展望-13 5.1 結(jié)論-13 5.2 不足之處及未來展望-13 參考文獻(xiàn)-15 致 謝-17 |
