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第一节 统计学习与推理基础 第二节 统计模型与参数推断 第三节 聚类分析、主成分分析与Fisher判别 第四节 贝叶斯推理 第五节 隐马尔可夫模型 第六节 动态神经网络 第七节 支持向量机 第八节 MATLAB的应用实例

第一节 转录组学概述 第二节 试验设计和测序流程 第三节 转录组数据核心分析 第四节 功能分析 第五节 RNA-seq数据分析案例

第一节 系统生物学基本概念 第二节 复杂网络及特征 第三节 系统生物学基本技术与方法 第四节 基因表达调控网络 第五节 代谢网络 第六节 信号转导途径 第七节 蛋白质一蛋白质相互作用网络 第八节 虚拟细胞 第九节 生物学网络的构建、分析与可视化

第一章 生物信息学的概念及发展历史 第二章 生物学数据库及其检索 第三章 序列比对原理 第四章 蛋白质结构预测与分析 第五章 基因组学 第六章 转录组学 第七章 非编码RNA 第八章 蛋白质组学 第九章 系统生物学 第十章 合成生物学 第十一章 分子进化与系统发育 第十二章 统计学习与推理 第十三章 生物信息学编程基础 第十四章 新一代测序技术及其应用

模糊数学的基本概念； 模糊关系与模糊矩阵； 模糊聚类分析法； 模糊模式识别法； 案例分析：中介服务机构信誉评估。 模糊综合评判法；

2.1 声波的特性 2.2 声音的接收装置 2.3 声音的采样 2.4 声音的量化 2.5 语音的编码 2.6 WAV文件格式 2.7 WAV文件分析 2.8 本章小结

1.1 离散时间信号——序列 1.2 连续时间信号的采样 1.3 离散时间系统时域分析 1.4 Z变换 1.5 拉氏变换、傅氏变换与 Z变换 1.6 离散时间系统的频域分析（ω域和Ζ域）

3.1 引言 3.2 直接计算DFT的问题及改进的途径 3.3 按时间抽取（DIT）的基2-FFT算法 3.4 按频率抽取（DIF）的基2-FFT算法 3.5 N为复合数的FFT算法 3.6 线性调频Z变换（Chirp-Z变换）算法 3.7 利用FFT分析时域连续信号频谱 3.8 FFT的其他应用

❖ 生态系统中的初级生产 ❖ 生态系统中的次级生产 ❖ 生态系统中的分解 ❖ 生态系统中的能量流动 ❖ 异养生态系统的能流分析 ❖ 生态系统能流模型 ❖ 生态系统中的信息及其传递