本文關(guān)鍵詞：結(jié)合遺傳編程和濾波算法的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)識別，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基因表達(dá)過程中存在基因之間相互作用、相互調(diào)控的行為。單個基因表達(dá)的研究不能揭示生命現(xiàn)象的內(nèi)在規(guī)律,這就需要從系統(tǒng)的角度研究基因表達(dá)。隨著高通量DNA微陣列技術(shù)的發(fā)展,使在短時間內(nèi)通過測量獲得大量的生物體基因表達(dá)數(shù)據(jù)成為可能,從而為基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。建立基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò),能夠使生物學(xué)家從系統(tǒng)的角度認(rèn)識基因表達(dá)間的調(diào)控關(guān)系以及高度復(fù)雜的生命現(xiàn)象,這也有助于研究疾病的發(fā)生和發(fā)展等醫(yī)學(xué)問題。近年來,用來構(gòu)建基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)模型越來越多,其中,微分方程模型更利于描述生物大分子隨時間的演化過程。本文聚焦于基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)微分方程模型的構(gòu)建,通過提出新的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)識別算法,提高了微分方程模型的建模精度。本文的主要工作內(nèi)容如下：(1)提出了遺傳編程與歸一化子帶濾波相結(jié)合的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)識別算法。使用遺傳編程識別模型結(jié)構(gòu),歸一化子帶濾波算法進(jìn)行模型參數(shù)估計。準(zhǔn)確識別模型結(jié)構(gòu)的同時,通過子帶分割有效減小時間序列數(shù)據(jù)的相關(guān)性,提高自適應(yīng)濾波算法的參數(shù)識別精度。(2)提出了遺傳編程和粒子濾波相結(jié)合的基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)識別算法。使用遺傳編程識別模型結(jié)構(gòu),粒子濾波進(jìn)行模型參數(shù)估計。準(zhǔn)確識別模型結(jié)構(gòu)的同時,粒子濾波算法對模型的非線性強度以及噪聲模式不敏感,針對不同的非線性系統(tǒng),都能得到更為精確的參數(shù)識別結(jié)果。本文提出了兩種微分方程模型識別算法,減小了時間序列數(shù)據(jù)相關(guān)性和噪聲等因素對模型構(gòu)建的影響。仿真實驗驗證,相比于前人提出的算法具有更高的模型識別精度。
【關(guān)鍵詞】：基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò) 遺傳編程 微分方程模型 歸—化子帶濾波 粒子濾波
【學(xué)位授予單位】：大連海事大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：Q811.4;TP18
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第1章 緒論10-14
• 1.1 課題背景與意義10-11
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-13
• 1.3 論文結(jié)構(gòu)及主要內(nèi)容13-14
• 第2章 基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)14-24
• 2.1 基本概述14-16
• 2.1.1 基因表達(dá)14-15
• 2.1.2 基因調(diào)控15-16
• 2.1.3 基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)16
• 2.2 基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)模型16-22
• 2.2.1 布爾網(wǎng)絡(luò)模型17-18
• 2.2.2 線性組合模型18-19
• 2.2.3 加權(quán)矩陣模型19-20
• 2.2.4 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型20-21
• 2.2.5 微分方程模型21-22
• 2.3 生物數(shù)據(jù)22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-24
• 第3章 基因調(diào)控網(wǎng)絡(luò)建模過程24-36
• 3.1 遺傳編程識別模型結(jié)構(gòu)25-31
• 3.1.1 遺傳編程基本流程25-27
• 3.1.2 樹形個體描述方法27
• 3.1.3 適應(yīng)度函數(shù)27-28
• 3.1.4 遺傳操作28-30
• 3.1.5 基本控制參數(shù)30-31
• 3.2 濾波算法估計模型參數(shù)31-35
• 3.2.1 LMS、NLMS31-33
• 3.2.2 RLS33-34
• 3.2.3 KF34-35
• 3.3 本章小結(jié)35-36
• 第4章 結(jié)合遺傳編程和歸一化子帶濾波的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)識別研究36-50
• 4.1 歸一化子帶濾波算法36-39
• 4.1.1 歸一化子帶濾波器36-38
• 4.1.2 歸一化子帶濾波算法估計模型系數(shù)38-39
• 4.2 遺傳編程與歸一化子帶濾波結(jié)合算法39-42
• 4.3 算法仿真42-50
• 4.3.1 Lotka-Volterra模型算法仿真43-46
• 4.3.2 E-CELL模型算法仿真46-48
• 4.3.3 酵母菌真實數(shù)據(jù)算法仿真48-50
• 第5章 結(jié)合遺傳編程和粒子濾波的調(diào)控網(wǎng)絡(luò)識別研究50-64
• 5.1 粒子濾波算法50-53
• 5.1.1 粒子濾波算法50-52
• 5.1.2 粒子濾波算法估計模型系數(shù)52-53
• 5.2 遺傳編程與粒子濾波結(jié)合算法53-55
• 5.3 算法仿真55-64
• 5.3.1 化學(xué)模型算法仿真55-58
• 5.3.2 E-CELL模型算法仿真58-61
• 5.3.3 酵母菌真實數(shù)據(jù)算法仿真61-64
• 第6章 總結(jié)與展望64-66
• 6.1 論文總結(jié)64
• 6.2 展望64-66
• 參考文獻(xiàn)66-70
• 致謝70-71
• 作者簡介71

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1 吳佳s

本文編號：296110