| 致谢 | 第3-4页 |
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第15-21页 |
| 1.1 课题背景及意义 | 第15-17页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第17-19页 |
| 1.3 课题研究内容 | 第19页 |
| 1.4 本文的结构 | 第19-21页 |
| 2 癌症亚型分类的生物信息学方法 | 第21-35页 |
| 2.1 数据预处理 | 第21-22页 |
| 2.2 特征选择方法 | 第22-24页 |
| 2.3 癌症分型方法 | 第24-31页 |
| 2.4 分类性能评估方法 | 第31-34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-35页 |
| 3 基于弹性网正则化Softmax回归的癌症多亚型分类及关键致病基因选择 | 第35-52页 |
| 3.1 Softmax回归 | 第35-36页 |
| 3.2 弹性网正则化 | 第36-37页 |
| 3.3 基于弹性网正则化Softmax回归的癌症多亚型分类方法 | 第37-38页 |
| 3.4 ENRSR算法的实现 | 第38-39页 |
| 3.5 实验结果及分析 | 第39-50页 |
| 3.6 本章小结 | 第50-52页 |
| 4 基于多层神经网络的癌症多亚型分类及关键致病基因选择 | 第52-64页 |
| 4.1 多层神经网络 | 第52-53页 |
| 4.2 多层神经网络的稀疏性 | 第53-54页 |
| 4.3 基于多层神经网络的癌症多亚型分类方法 | 第54-57页 |
| 4.4 MLNN算法的实现 | 第57-58页 |
| 4.5 实验结果及分析 | 第58-63页 |
| 4.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 5 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-71页 |
| 作者简历 | 第71-73页 |
| 学位论文数据集 | 第73页 |
