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基于基因表达谱的基因挖掘算法研究

摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第1章 绪论第7-12页
   ·课题背景第7-11页
     ·基因芯片技术概述第7页
     ·基因芯片的制备第7-8页
     ·基因芯片的使用第8-9页
     ·芯片数据的处理和分析第9-11页
   ·课题的目的和意义第11页
   ·本文的研究内容第11-12页
第2章 基因挖掘方法的研究第12-31页
   ·基因表达谱数据的数学描述第13-14页
   ·相关性的一般理论第14-16页
     ·相关性的定义第14-16页
   ·各种定义间的关系第16-17页
   ·相关特征选择算法概述第17-19页
   ·基于统计的基因挖掘算法第19-25页
     ·概述第19-20页
     ·基因挖掘中常见的非参数检验第20-23页
     ·基因挖掘中常用的参数检验第23-25页
   ·基于启发式搜索的基因挖掘算法第25-28页
     ·嵌入法第25页
     ·过滤法第25-27页
     ·缠绕法第27-28页
   ·特征权值化法第28-29页
   ·集成法第29-30页
   ·本章小结第30-31页
第3章 基于决策森林的基因挖掘算法及其扩展第31-45页
   ·表达谱数据的标准化第31页
   ·基因的预删除第31-32页
   ·传统基于决策树(森林)的基因挖掘算法的基本思想及分析第32-35页
   ·扩展决策森林算法第35-41页
     ·基因集合的评价第35-36页
     ·扩展决策树的构建算法第36-40页
     ·决策树的集成及基因相关性的计算第40-41页
   ·试验结果与分析第41-44页
     ·仿真数据试验结果第41-42页
     ·真实数据试验结果第42-44页
   ·本章小结第44-45页
第4章 基因排序融合算法的研究第45-53页
   ·准相关基因集合的确定算法第45-46页
   ·基因挖掘算法的评价第46-48页
   ·基因排序融合算法第48页
   ·试验结果和分析第48-51页
     ·仿真试验结果第48-51页
     ·真实表达谱数据融合结果第51页
   ·本章小结第51-53页
第5章 基于表达谱的疾病相关基因挖掘系统的实现第53-58页
   ·数据模块第53-54页
   ·基于单基因的基因挖掘算法模块第54页
   ·扩展决策森林挖掘算法模块第54-55页
   ·多结果融合模块第55-56页
   ·系统的总框架第56-57页
   ·本章小结第57-58页
结论第58-59页
参考文献第59-63页
攻读学位期间发表的学术论文第63-64页
哈尔滨工业大学硕士学位论文原创性声明第64页
哈尔滨工业大学硕士学位论文使用授权书第64页
哈尔滨工业大学硕士学位涉密论文管理第64-65页
致谢第65页

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