| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-12页 |
| 1 绪论 | 第12-21页 |
| ·肺癌的发病现状以及主要危险因素 | 第12-14页 |
| ·肺癌的诊断方法 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状 | 第15-18页 |
| ·计算机辅助诊断的基本概念 | 第15-17页 |
| ·国内外发展现状 | 第17-18页 |
| ·本课题的意义及主要内容 | 第18-19页 |
| ·论文的结构 | 第19-21页 |
| 2 基于LLE 的SMOTE 算法的研究 | 第21-36页 |
| ·LLE 算法原理及实现 | 第21-23页 |
| ·LLE 算法概要介绍 | 第21-22页 |
| ·LLE 算法实现 | 第22-23页 |
| ·基于LLE 的SMOTE 算法 | 第23-26页 |
| ·SMOTE 算法介绍 | 第23-25页 |
| ·基于LLE 的SMOTE 算法 | 第25-26页 |
| ·实验结果与分析 | 第26-35页 |
| ·实验数据来源及说明 | 第26-27页 |
| ·实验方法 | 第27-28页 |
| ·ROC 分析的基本原理 | 第28-29页 |
| ·实验结果及参数设置 | 第29-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 3 基于SMO 的不同惩罚系数的SVM 算法的研究 | 第36-49页 |
| ·SVM 的原理 | 第37-41页 |
| ·线型可分的类 | 第37-39页 |
| ·线型不可分的类 | 第39-40页 |
| ·非线型SVM | 第40-41页 |
| ·不同惩罚系数的SVM | 第41-42页 |
| ·基于序列最小优化算法的求解 | 第42-46页 |
| ·序列最小优化算法 | 第42页 |
| ·基于序列最小优化的SDC 的求解 | 第42-46页 |
| ·实验结果与分析 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 4 利用遗传算法进行特征选择 | 第49-61页 |
| ·遗传算法的原理 | 第49-52页 |
| ·遗传算法的概要介绍 | 第49页 |
| ·遗传算法的基本步骤 | 第49-52页 |
| ·特征选择 | 第52-55页 |
| ·特征选择的概念 | 第52-53页 |
| ·特征选择的方法 | 第53-55页 |
| ·基于遗传算法的特征选择 | 第55-57页 |
| ·遗传个体表示 | 第55页 |
| ·初始种群的生成 | 第55页 |
| ·适应度函数定义 | 第55-56页 |
| ·选择配对体 | 第56页 |
| ·交叉 | 第56-57页 |
| ·变异 | 第57页 |
| ·新一代群体生成 | 第57页 |
| ·终止条件的定义 | 第57页 |
| ·实验结果和讨论 | 第57-60页 |
| ·本章小结 | 第60-61页 |
| 5 结论与展望 | 第61-63页 |
| ·结论 | 第61-62页 |
| ·展望 | 第62-63页 |
| 参考文献 | 第63-67页 |
| 致谢 | 第67-69页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第69-71页 |