| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第14-17页 |
| 1.2.1 传统特征选择研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.2 基于进化优化算法的特征选择算法研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 本文的工作与安排 | 第17-20页 |
| 第二章 相关理论及算法 | 第20-28页 |
| 2.1 癌症微阵列数据的相关理论 | 第20-22页 |
| 2.1.1 癌症微阵列数据类型 | 第20页 |
| 2.1.2 癌症微阵列数据分析 | 第20-21页 |
| 2.1.3 癌症诊断模型 | 第21-22页 |
| 2.2 特征选择相关理论 | 第22-25页 |
| 2.2.1 特征选择的类型 | 第23-24页 |
| 2.2.2 特征选择的搜索策略 | 第24-25页 |
| 2.3 多目标进化优化的相关理论 | 第25-27页 |
| 2.3.1 多目标进化优化算法选解策略 | 第25-26页 |
| 2.3.2 多目标进化算法基本流程 | 第26-27页 |
| 2.4 本章小结 | 第27-28页 |
| 第三章 基于多目标进化优化的平衡癌症数据特征选择算法 | 第28-42页 |
| 3.1 算法思想 | 第28-29页 |
| 3.2 算法流程和精英指导更新策略 | 第29-32页 |
| 3.2.1 算法流程 | 第29-30页 |
| 3.2.2 精英指导更新策略 | 第30-32页 |
| 3.3 实验与分析 | 第32-41页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第33-34页 |
| 3.3.2 实验分析结果 | 第34-39页 |
| 3.3.3 精英指导更新策略分析 | 第39-40页 |
| 3.3.4 分子特征的生物学分析 | 第40-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 基于多目标进化优化的类别不平衡癌症数据特征选择算法 | 第42-53页 |
| 4.1 算法思想 | 第42-43页 |
| 4.2 算法流程 | 第43-48页 |
| 4.2.1 MOCID-FS的初始化策略 | 第43-45页 |
| 4.2.2 MOCID-FS的变异算子 | 第45页 |
| 4.2.3 MOCID-FS的评价方法和目标函数 | 第45-47页 |
| 4.2.4 MOCID-FS算法流程 | 第47-48页 |
| 4.3 实验与分析 | 第48-52页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第48-49页 |
| 4.3.2 实验分析结果 | 第49-51页 |
| 4.3.3 变异算子有效性分析 | 第51-52页 |
| 4.4 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结和展望 | 第53-55页 |
| 5.1 总结和展望 | 第53-54页 |
| 5.2 未来展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术成果 | 第63-64页 |
| 攻读硕士学位期间参加的科研项目 | 第64页 |
